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
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
转载
2024-08-16 22:27:41
89阅读
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
转载
2024-03-08 22:56:26
45阅读
1. 生成式模型1.1 概述机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）[1 李航]。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数
转载
2024-03-11 20:10:14
111阅读
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
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
GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别模型（Discr
原创
2022-01-14 16:40:07
1504阅读
GAN生成式对抗网络
原创
2023-06-08 13:39:23
0阅读
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
转载
2024-08-16 11:32:57
22阅读
源代码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/23 # @Author : pistachio # @File : p26.py # @Software : PyCharm # GAN generator network import keras fr ...
转载
2021-07-23 12:37:00
182阅读
2评论
生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下：
生成器： 32 ==> 128 ==> 2
判别器： 2 ==> 128 ==> 1
生成器生成的是样本，即一组坐标（x,y），我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标（x,y）处于两个半月形状上。
判别器输入的是一组座标（x,y），最后一层是sigmoid函数，是一个范围在（0，1）间的数，即样本为真或者假的置信度。如
转载
2024-04-15 12:22:12
95阅读
生成对抗网络(Generative adversarial nets,GAN)是Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。GAN是由一个生成器和一个判别器构成。生成器捕捉真实数据样本的潜在分布，并由潜在分布生成新的数据样本；判别器是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。其优化过程类似于极小极大游戏，通过反向传播算法，最终目标可实现纳什均衡，即生成器完全获得真实数据样本的分
转载
2024-03-01 16:15:51
58阅读
生成对抗网络监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程，而非监督式学习可以自己从错误中进行学习并降低未来出错的概率。前者的缺点是需要大量标签样本且非常耗时耗力，而后者虽然没有这个问题，但准确率往往比前者低。Goodfellow等人于2014年提出生成对抗网络（GAN），它提供了一种不需要大量标注训练数据就能学习深度表征的方式，可以通过反射传播算法分别更新生成器和判别器以执行竞争性
转载
2024-03-18 08:54:59
49阅读
前言生成式对抗网络的目标是生成高质量且多样性的样本，而一般的loss对其衡量能力有限，也无法像分类问题这种监督学习一样通过准确率等指标衡量。因此需要一些特定的方式对其进行衡量，本文主要介绍场景的几种衡量方式，即IS、FID与JS散度，能够从不同角度对GAN的效果进行衡量。ISIS即Inception Score，是一种比较常用的GAN模型评价指标。其设计基于GAN评价的两大指标，即结果的质量与多样
转载
2024-10-08 09:20:59
70阅读
一、基本原理生成对抗网络有一个生成器(Generator,简称G)生成数据和一个鉴别器(Discriminator,简称D)鉴别数据是否与真实数据相似。GAN是半监督学习方式训练的模型，基于神经网络，经常被用在图像处理和半监督学习领域。生成器作用D：生成和真实数据几乎没有差距的数据鉴别器的作用G：尽最大努力区分生成器生成的数据和真实数据 训练一个生成器(Generator,简称G),从随
转载
2024-05-07 22:38:47
45阅读
2020.3.10 更新：“计算过程”部分的伪代码更新了一下，“举例说明”增加了一些内容。2020.3.31 更新：“举例说明”增加Precision、Recall和PR曲线具体计算方法部分，新增“python代码”部分前言：基本上所有的中文文章都会告诉你什么是mAP，什么是Precision、Recall、TP、FP、FN，但就是不讲清楚到底该怎么计算，应该先算什么再算什么，在项目中应该怎么自
转载
2024-09-27 13:32:27
48阅读
RT-DETR论文：2304.08069.pdf (arxiv.org)RT-DETR代码：lyuwenyu/RT-DETR: [CVPR 2024] Official RT-DETR (RTDETR paddle pytorch), Real-Time DEtection TRansformer, DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection. ?
原创 LeoLRH 光城 2018-11-16生成式对抗网络——Gan（二）【今日知图】选中文本(可视模式)v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本V 可视行模式 选中光标经过的完整行ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本ggvG 选中所有内容0.说在前面1.回顾及进阶2.生成器和判别器到底是什么？3.作者的话0.说在前面继续上一篇文章，也就是大家所看到的的本篇文章，下面是作者介绍！川
转载
2021-03-18 14:08:07
235阅读
