03 2020 档案
摘要：一篇在SinGAN上改进的论文，特点是更可控，训练更快20-30min。代码开源：ConSinGAN 主要贡献： 并行训练多个阶段 没有在中间阶段生成图像，而是传播特征 提升训练过程的尺度步骤，比之前需要的训练阶段更少 利用微调来应用多个应用领域
阅读全文
摘要：实例方法,类方法,静态方法的区别 实例方法绑定实例, 默认输入参数是实例 self. 类方法绑定类, 默认输入参数是类 cls. 静态方法无绑定, 没有默认输入参数. 常见的instance method（实例方法）: 可以看到要使用实例方法必须先创建一个实例,然后在该实例下调用实例方法。 与实例方
阅读全文
摘要：python @property的介绍与使用 python的@property是python的一种装饰器，是用来修饰方法的。 作用： 我们可以使用@property装饰器来创建只读属性，@property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性,可以与所定义的属性配合使用，这样可以防止属性被修改。 使
阅读全文
摘要：转载于知乎：Python入门 类class提高篇 一、python类中的访问限制（常用） 1、属性的访问限制，Python私有属性 Python类中有很多属性，如果有些属性不希望被外部访问，我们可以属性命名时以双下划线开头(__)，该属性不能使用原变量名访问，使属性变为私有的（伪私有）。 但，如果一
阅读全文
摘要：转载于：答疑《python的CLS》 关于cls以及调用方法的理解。 python的classmethod叫做python的累方法，是只需要在普通方法上加上@classmethod这样一个装饰器就可以。 普通方法 def hello(self): pass 类方法 @classmethod def
阅读全文
摘要：这篇稍老一点，18年的用GAN做reid的paper，和上篇19年将输入分解为appearance和structure不同。这篇FD-GAN是希望提到的特征仅仅和id有关，而和姿势无关。所以将输入分解为id+pose。编码器可视化如下： FD-GAN尽量在同一id姿态改变的情况下保持id特征的不变。
阅读全文
摘要：关于利用GAN做行人ReID的文章： [NIPS-2018] FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification。 [CVPR2019] Joint Discriminative and Gen
阅读全文
摘要：一篇解决图像识别问题中“长尾分布”的论文，也是cvpr20的oral，想法简洁有效：解耦分类网络的特征学习层和分类层。论文地址：BBN 。 常见的物体类别在识别问题中占据主导地位，而罕见的类别则数据较少。长尾分布在某种程度上可以视作比正态分布更广泛存在的一种自然分布，现实中主要表现在少量个体做出大量
阅读全文
摘要：一篇19年语义合成图像的文章。认为直接利用正则层会洗掉图像中原有的语义信息。提出了一种spatially-adaptive的正则化。 条件图像合成方法区别在于输入数据的类型。例如以类别为条件的模型、以图像为输入的image-to-image等。非条件正则层包括Local Response Norma
阅读全文
摘要：一篇关于深度配准技术的综述。 深度学习解决了传统配准技术的某些步骤。对于如下的输入图像： 配准的目的是最小化P和Q转换后的对齐误差。即： 配准过程可以划为三个核心部分：target selection、correspondences and constraints、optimization。这些步骤
阅读全文
摘要：本文对人脸图像操纵技术进行了全面的综述，包括 DeepFake 方法以及检测此类操纵技术的方法。具体而言，本文综述了四种人脸操纵类型：整张人脸的合成、换脸（DeepFake）、人脸属性操纵和人脸表情操纵。对于每种人脸操纵类型，本文详细介绍了其相关的人脸操纵技术、现有的公共数据库，以及用于评估人脸操纵
阅读全文
摘要：该论文提出一种新的方法从素描来合成完全详细的艺术风格化图像。给定素描图，没有语义标签，给定一个特定风格的参考图。文中引入三个模块来学习，得到了高质量的结果。样例图如下： 介绍 近来的工作主要集中在合成照片上的真实图像，或者从草图上合成卡通图像。本文集中于素描+特定风格。本文的方法更加generic。
阅读全文
