本篇文章主要是生成对抗网络的衡量指标进行介绍，尤其是当生成对抗网络用于(医学图像增强)，我们应该用何等方法进行衡量。常见的 GAN 衡量指标有可视化查看，以及定量数值分析 Inception Score(IS), Fréchet Inception Distance(FID) 等等方法。同时当GAN用于图像数据增强时，我们还可以将应用 GAN 生成图片，对图像数据增强的效果作为衡量指标，比如用于
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2024-03-08 22:56:26
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前言：SSD（Single Shot MultiBox Detector）是大神Wei Liu在 ECCV 2016上发表的一种的目标检测算法。对于输入图像大小300x300的版本在VOC2007数据集上达到了72.1%mAP的准确率并且检测速度达到了惊人的58FPS（ Faster RCNN：73.2%mAP，7FPS； YOLOv1： 63.4%mAP，45FPS ），5
前言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在
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2024-08-16 22:27:41
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tensorflow2.3实现目标定位常见图像处理的任务1、分类 给定一副图像，我们用计算机模型预测图片中有什么对象。2、分类与定位 我们不仅要知道图片中的对象是什么，还要在对象的附近画一个边框，确定该对象所处的位置。3、语义分割区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住。4、目标检测 目标检测简单来说就是回答图片里面有什么？分别在哪里？（并把它们使用矩形框框住）5、实例分割 实例分割是目标检测
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2024-07-06 21:11:25
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本篇blog的内容基于原始论文SGAN：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks和《生成对抗网络入门指南》第六章。（论文比较短只有3页，其中还包含一页citation）为什么研究SGAN？有大量的数据是不带标签的，带标签的数据只占一小部分；在DCGAN的研究中我们看到使用生成模型特征抽取后形成的判别器可以达到分类的效
# AIGC与对抗神经网络的关系
## 引言
随着人工智能的迅猛发展，越来越多的新技术和算法被提出和应用。其中，人工智能生成对抗网络（Adversarial Intelligent Generation Network，以下简称AIGC）和对抗神经网络（Adversarial Neural Network，以下简称ANN）作为两个热门领域备受关注。本文将介绍AIGC与ANN的关系，并通过代码示例
原创
2024-01-17 00:16:38
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# AIGC与对抗神经网络的关系实现指南
## 引言
在近年来，人工智能技术取得了重大突破，尤其是对抗神经网络（Adversarial Neural Networks, AIGC）。AIGC是一种能够生成逼真图像的神经网络，但是它的训练需要一定的技术和经验。本文将指导你如何实现AIGC与对抗神经网络的关系，帮助你快速入门并掌握相关技术。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程
原创
2024-01-17 23:59:39
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扣子空间实测来啦，只要把任务丢给他，即使很复杂也能快速输出惊艳你的结果，简直是我的24小时智能搭子，现在不用邀请码就可以免费体验~
生成模型(Generative Model) vs 判别模型(Discriminant Model)
在讨论生成对抗网络之前，我们需要先明确两个概念： 生成模型和判别模型。
所谓生成网络，指构建生成模型的神经网络；同理判别网络则是构建判别模型的神经网络。
机器学习/深
生成模型(Generative Model) vs 判别模型(Discriminant Model)在讨论生成对抗网络之前，我们需要先明确两个概念： 生成模型和判别模型。 所谓生成网络，指构建生成模型的神经网络；同理判别网络则是构建判别模型的神经网络。机器学习/深度学习模型所的一个主要任务就是：根据事物的属性(X)预测事物的标记(Y)。生成模型和判别模型，都能完成这个任务，但具体方法不
作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨计算机视觉工坊论文标题：OccAM's Laser: Occlusion-based Attribution Maps for 3D Object Detectors on LiDAR Data作者单位：格拉茨技术大学，慕尼黑工业大学等论文：https://arxiv.org/pdf/2204.06577.pdf代码：暂未开源论文主要工作是将一种2D图像目标检测生成att
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2024-08-16 11:32:57
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尺度变化是目标检测中的关键挑战之一。今天要说的这个技术就特别厉害，在目标检测领域中，目前是性能最强的一个框架。下面让我们一起去见证下它的优势所在。本次介绍的算法框架：Scale-Aware Trident Networks for Object Detection下载地址：https://arxiv.org/abs/1901.01892在该网络框架中，首先进行了一个控制实验，以研究感受野对不同尺度
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2024-10-09 14:12:03
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概述 在所有生成模型中，GAN属于 “密度函数未知，直接硬train” 的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。假设现在我们想做人脸的生成任务。我们希望能找到人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。但是分布非常复杂，且无法知道。所以，我们考虑用一个简单的分布和一个映射，将这个简单的分布映射到真实的分布。我们使用神经网络来
自从卷积神经网络在分类问题上取得很大进步以后，学者们纷纷想办法将卷积神经网络迁移到目标检测、目标分割等领域。目标检测领域发展到现在，出现了很多里程碑式的网络结构和设计思想，可以说是百花齐放，大放异彩，但是总体上大概可以将目标检测分为三个类别：two-stageone-stageanchor-freetwo-stage
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2024-03-19 14:04:33
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目录一、one-stage1、yolo1.1 yolov11.2 yolov21.3 yolov31.4 yolov41.5 yolov52、SSD3、RetainNet二、two-stage1、R-CNN2、Fast R-CNN3、Faster R-CNN大致分为两类one-stage和two-stage，主要区别是检测目标类别与bounding box回归任务是否分开进行。two-stage代
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2024-03-21 11:41:56
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1 Box-constrained L-BFGSSzegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程。表示一张干净的图片，是一个小的扰动，l是图像的label，C(`)是深度申请网络分类器。l和原本图像的label不一样。 但由于问题的复杂度太高，他们转而求解简化后的问题，即寻找最小的
前言 YOLO模型思想简述：YOLO (You Only Look Once) 是属于目标检测中的one-stage方法，主要的思想是通过将原始的图像划分为 大小的网格grid，每个网格假设为目标的中心，后面再通过偏置回归进行学习调整。每个目标中心设定有2（YOLOv1）或9个（YOLOv2后）一定长宽比例的先验框根据中心位置对目标进行整体的定位。最后输出的特征一般大小为 ，深度信息（
GAN 是一个博弈过程，生成器和判别器互相竞争。生成器通过学习真实数据分布 ( P_r )，从一个简单的潜在分布 ( P_z ) 中采样，然后生成接近 ( P_r ) 的数据。判别器的任务是区分真实数据和生成数据，而生成器的任务是尽量骗过判别器。GAN 的训练目标是让生成器生成的数据分布 ( P_g ) 无限接近于真实数据分布 ( P_r )。
深度学习这件小事目标检测一直是计算机视觉领域中一大难题。近日，来自阿尔伯塔大学的研究者对目标检测领域的近期发展进行了综述，涵盖常见数据格式和数据集、2D 目标检测方法和 3D 目标检测方法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。由于目标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的干扰，目标检测一直以来都是计算机视觉领域中一大挑战性难题
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2024-06-04 07:23:19
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关于网络： YOLOv2用的是Darknet-19网络用于特征提取的。作者在论文中这样说到：其实很多检测框架都是依赖于VGG-16网络来提取特征的，VGG-16是一个强大的，准确率高的分类网络，但是它很复杂。看没看到，作者用了一个“但是”就把这个网络否定了，然后自己牛逼的提出了一个比它优秀的网络。作者继续补刀：仅一张分辨率
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2024-08-27 15:03:57
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组成目标检测网络的两个重要部分：Backbone和Detection head。一、Backbone和Detection head通常，为了实现从图像中检测目标的位置和类别，我们会先从图像中提取出些必要的特征信息，比如HOG特征，然后利用这些特征去实现定位和分类。而在在深度学习这一块，backbone部分的网络就是负责从图像中提取特征，当然，这里提出的是什么样的特征，我们是无从得知的，毕竟深度学习
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2024-03-19 20:28:48
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