autoencoder可以用于数据压缩、降维,预训练神经网络,生成数据等等 Auto-Encoder架构 需要完成的工作 需要完成Encoder和Decoder的训练 例如,Mnist的一张图片大小为784维,将图片放到Encoder中进行压缩,编码code使得维度小于784维度,之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。 Encoder和Decoder需要一起进行...
特点:CNN擅长处理图像数据,因此在遥感影像的地物分类、建筑物识别、土地利用变化监测中非常常用。 【3】自编码器(Autoencoders) 适用场景:遥感数据降维、特征提取、异常检测。 特点:自编码器可以用于减少高维遥感数据的维度,从而进行特征压缩或异常检测。 【4】生成对抗网络(GANs) 适用场景:数据增强、超分辨率影像重建...
三、U-Net 和自编码器的区别 为了理解UNet独特的结构,我们将传统的分割方法“自编码器”(autoencoder)架构与Unet进行简单地比较。 在传统的自动编码器结构中,输入信息的大小逐层递减。 自编码器的模型 在这个结构中,编码器部分完成之后,解码器部分开始。线性特征表示也是在解码器部分学习的,特征的大小将逐渐增大,到...
RefineNet还有一些变体,分别为仅使用1个RefineNet模块,2个RefineNet模块级联,4个RefineNet模块级联且使用两种尺度输入。 给大家一个多个分割网络的pytorch实现,如:Deeplabv3, Deeplabv3_plus, PSPNet, UNet, UNet_AutoEncoder, UNet_nested, R2AttUNet, AttentionUNet, RecurrentUNet, SEGNet, CENet, DsenseASPP, Refine...
图像和潜在空间的编解码:由model.first_stage_model属性完成,其是 AutoencoderKL 类实例化对象 文本条件的编码:由model.cond_stage_model属性完成,其是 FrozenCLIPEmbedder 类实例化对象 扩散过程:由model对象的一些方法组合完成 LatentDiffusion其实是DDPM的子类,DDPM类中定义了 DDPMnoise schedule的生成、DDPM 采样操作...
利用随机种子随机产出固定维度的噪声隐空间向量,利用训练好的 UNetModel 模型,结合不同采样器(如 DDPM/DDIM/PLMS)迭代 T 次不断去除噪声,得到具有文本信息的隐向量表征。 用 AutoEncoderKL 自编码器把上面得到的图像隐向量进行解码,得到被映射到像素空间的生成图像。
举例来说,变分自编码机(VAE:variational autoencoders )看起来跟自编码机(AE:autoencoders)差不多,但它们的训练过程却大不相同。训练后的模型在使用场景上差别更大:VAE是生成器,通过插入噪音数据来获取新样本;而AE仅仅是把他们所收到的任何信息作为输入,映射到“记忆中”最相似的训练样本上。
除了扩散UNet,研究人员也着手优化图像解码器,通过训练变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)简化图像表示,使图像资讯能缩小至原图八分之一,减少存储和计算需求,并使用简化版的解码器明显提高性能,在降低延迟接近50%的情况下,还可以维持甚至提升图像品质。研究人员还采用了DiffusionGAN混合模型实现一步采样,这是一种...
size; autoencoder = feedforwardnet(hidden_size); % 'trainlm' Levenberg-Marquardt % 'trainbr'...
用AutoEncoderKL 自编码器把输入图片从像素空间映射到隐向量空间,把 RGB 图片转换到隐式向量表达。其中,在训练 Unet 时自编码器参数已经训练好和固定的,自编码器把输入图片张量进行降维得到隐向量。 用FrozenCLIPEmbedder 文本编码器来编码输入提示词 Prompt,生成向量表示 context,这里需要规定文本最大编码长度和向量嵌...