【计算机视觉|生成对抗】逐步增长的生成对抗网络（GAN）以提升质量、稳定性和变化
标题：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation 链接：[1710.10196] Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation (arxiv.org) 摘要 我们描述了一种新的生成对抗网络（GANs...
【计算机视觉|生成对抗】带条件的对抗网络进行图像到图像的转换
witter用户发布了使用我们的系统进行艺术实验的作品。作为一个社区，我们不再手工设计映射函数，这项工作表明我们可以在不手工设计损失函数的情况下获得合理的结果。 1. 引言 在图像处理、计算机图形学和计算机视觉中，许多问题可以被看作是将输入图像“翻译”为相应的输出图像。就像一个概念可以用英语或法语表达一样，一个场景可以被渲染成RGB图像、梯度场、边缘映射、语义标签映射等等。类比于自动语言翻译，我们将自动图像...
综述：计算机视觉中的图像分割
一、说明 这篇文章是关于图像分割的探索，这是解决计算机视觉问题（如对象检测、对象识别、图像编辑、医学图像分析、自动驾驶汽车等）的重要步骤之一。让我们从介绍开始。 二、图像分割介绍 图像分割是计算机视觉中的一项基本任务，涉及将图像划分为多个片段或区域，每个片段或区域对应于一个有意义的对象或图像的一部分。图像分割的目标是将图像划分为同质区域，其中每个区域共享相似的视觉特征，例如...
计算机视觉中的特征检测和描述
一、说明 这篇文章是关于计算机视觉中特征检测和描述概念的简要理解。在其中，我们探讨了它们的定义、常用技术、简单的 python 实现和一些限制。 二、什么是特征检测和描述？ 特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念，在图像识别、对象跟踪和图像拼接等各种任务中起着至关重要的作用。这些概念使计算机能够识别图像的不同和信息部分，从而更容易理解和分析视觉数据。以下是这些概念的概述： ...
【计算机视觉|生成对抗】用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习（DCGAN）
Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (arxiv.org) 摘要 近年来，卷积网络（CNNs）的监督学习在计算机视觉应用中得到了广泛的应用。相比之下，CNNs的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望弥补CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距。我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络（DCGANs）的CNN...
【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）
G.和Dean, J.（2013）。在向量空间中有效估计单词表示。在学习表示国际会议：研讨会跟踪上。Russakovsky, O.和Fei-Fei, L.（2010）。大规模数据集中的属性学习。在欧洲计算机视觉大会（ECCV），希腊克里特岛的部分和属性国际研讨会上。Srivastava, N.和Salakhutdinov, R.（2012）。用深度Boltzmann机进行多模态学习。在NIPS’2012上。...
计算机视觉一 —— 介绍与环境安装
一、介绍 研究理论和应用 - 研究如何使机器“看”的科学 - 让计算机具有人类视觉的所有功能 - 让计算机从图像中，提取有用的信息，并解释 - 重构人眼；重构视觉皮层；重构大脑剩余部分 计算机视觉学习图 学习重点 1. 各种深度神经网络模型（DNN）的理解 2. Tensorflow的使用 二、环境安装 使用 Mac OS系统进行开发学习，使用Anaconda来管理环境。 1. 使用Anaconda创建开...
【计算机视觉|生成对抗】生成对抗网络（GAN）
：arXiv:1207.0580。Jarrett, K., Kavukcuoglu, K., Ranzato, M., and LeCun, Y. (2009). 对象识别的最佳多级架构是什么？在国际计算机视觉大会 (ICCV’09) 论文集上，页码：2146–2153。IEEE。Kingma, D. P. and Welling, M. (2014). 自编码变分贝叶斯。在国际学习表示会议 (ICLR) ...
实战指南：使用OpenCV 4.0+Python进行机器学习与计算机视觉
特征提取与训练7.3 构建人脸识别应用 8. 应用案例：交通标志识别8.1 数据集准备与标注8.2 构建CNN模型进行标志识别8.3 实际道路标志识别应用 9. 总结与展望结束语：好书推荐 1.背景 计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机...
【计算机视觉|风格迁移】PP-GAN：使用GAN的地标提取器将韩国人像的风格转化为身份证照片
的风格进行类似的转换，这与我们研究的目的类似。然而，在这项研究中，不仅转换了肖像画的风格，还同时转换了韩国传统帽子“Gat”和服装。 3 背景 3.1 VGG-16 VGG-16[7]网络是一个知名的计算机视觉模型，在ImageNet挑战赛中获得了92.7%的Top-5准确度，该模型接收尺寸为224×224的RGB图像作为输入，包含13个卷积层和三个全连接层的16层配置。卷积滤波器的尺寸为3×3像素，并且步...