首先介绍Convnext:ConvNeXt 论文名称：A ConvNet for the 2020s 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545 论文对应源码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1SS4y157fu关于capsn
NEON
ARM
® NEON™ 通用 SIMD 引擎可有效处理当前和将来的多媒体格式，从而改善用户体验。 NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法（如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成），其性能至少为 ARMv5 性能的 3 倍，为 ARMv6 SIMD 性能的 2 倍。 NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系
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2024-09-13 22:02:19
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前言： 根据计划，本文开始讲述另外一个操作符串联（Concatenation），读者可以根据这个词（中英文均可）先幻想一下是干嘛的。其实还是挺直观，就是把东西连起来，那么下面我们来看看到底连什么？怎么连？什么时候连？简介： 串联操作符既是物理操作符，也是逻
最近这一个月有三在知识星球里分享GAN在底层的图像处理中的相关应用，预计会再持续一个月，下面我们对其中的各个方向简单做一些介绍。作者&编辑 | 言有三1 GAN与图像降噪图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。有三AI知识星球-网络结构1000变GAN-CNN Based Blind Denoiser
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2024-08-15 11:15:04
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ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构，不仅超越了基于 Transformer 的模型（如 Swin），而且可以随着数据量的增加而扩展！今天我们使用Pytorch来对其进行复现。下图显示了针对不同数据集/模型大小的 ConvNext 准确度。作者首先采用众所周知的 ResNet 架构，并根据过去十年中的新最佳实践和发现对其进行迭代改进。作者专注于 Swin-Transformer，并密切
原创
2024-05-17 00:29:17
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文章目录1、导入需要的库2、导入数据集2.1 读入文件夹中的图片2.2 初始化导入的图片2.3 构建数据集对象3、构建DCGAN网络3.1 建立生成器3.2 建立判别器3.3 实例化判别器和生成器4、建立损失函数4.1 生成器损失函数4.2 判别器损失函数5、初始化优化器6、定义梯度下降过程7、将生成的多张图像放到一个图里并保存8、训练 1、导入需要的库import os
import nump
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2024-04-25 11:45:13
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在 Disco Diffusion 官方说明的第一段，其对自身是这样定义： AI Image generating technique called CLIP-Guided Diffusion。DD 是通过 CLIP 来进行图文匹配，引导 AI 进行图像生成的技术，通过 Diffusion 持续去噪去生成图像的，而在整个过程中，CLIP 不断地评估图像和文本之间的距离，来为生成图像的整体方向进行指
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2024-05-24 22:22:37
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：
Image Generator - Drawing Cartoons with Generative Adversarial Networks 作者 | Greg Surma 翻译 | GAOLILI 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊 · 李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： ht
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2024-08-29 13:32:31
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第二章 图象获取、显示、表示与处理图象获取是图象的数字化过程，显示则是将数字图象转化为适合人们使用的形式，而处理是通过软件对图象进行变换操作的过程。目录图象获取图象显示图象表示图象处理参考文献作业 1.图象获取图象获取也就是图象的数字化过程，即将图象采集到计算机中的过程，主要涉及成像及模数转换（A/D Converter）技术，曾经是很昂贵的，一直是挡在普通用户面前的难以逾越的主要障碍
**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器ComboGANXGAN非监督条件图像生成技术复现CycleGAN论文人脸——动漫脸转换代码编写二次元发色转换总结参考文献 图像风格迁移技术
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2024-05-07 10:56:26
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图片生成GAN (Generator adversarial networks)生成对抗网络。生成器(G)生成图片，判别器(D)判别图片的真伪。一般定义原始样本作为D的输入，则D输出为真(1)，G的输出作为D的输入，D的输出为假(0)。loss function生成器(G)的loss函数为D(G(z))与1的交叉熵。即生成器的训练期望是使判别起认为自己生成的图像是原始样本。 判别器(D)的loss
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2024-06-04 17:49:48
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GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
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2024-08-15 10:40:05
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摘要大多数现有的基于Transformer的网络架构用于视觉应用，但需要大规模数据集来正确训练。然而，与用于视觉应用的数据集相比，用于医学成像的数据样本数量相对较低，使得难以有效地训练用于医学应用的Transformer。为此，我们提出了一个门控轴向注意（Gated Axial-Attention）模型，该模型通过在自注意模块中引入额外的控制机制来扩展现有的体系结构。此外，为了在医学图像上有效地训
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2024-05-15 14:13:09
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图片转文字怎么转？相信刚进入职场的小伙伴都遇到过这样的问题。毕竟，在工作中，有时候只是需要提取图片中的一些文字，就像老板发了一组图片要求你将它们整理成文件，这个时候你知道要怎么转换吗？今天教你三种转换方法，让你快速将图片转为文字，如果你恰好需要进行图片转文字的话，那么就跟我一起往下看看吧~方法一：使用“图片转换器”实现图片转文字迅捷图片转换器是一款支持多种图片格式相互转换的工具，但它不仅可以转换图
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2024-02-16 11:26:18
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GAN[2,3]的出现使得图像生成任务有了长足的进步。一些比较好玩的任务也就应运而生，比如图像修复、图像超清化、人脸合成、素描上色等。今天我们将介绍一种更加复杂的应用，那就是基于文本生成图像。本文是文献[1]的阅读笔记。背景首先，我们要了解GAN是什么，简而言之，GAN是一种“道高一尺魔高一丈”的博弈算法，算法分为两个模块，生成器和判别器。生成器负责生成合理的样本，判别器负责判断生成的样本合理与否
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2024-08-14 16:45:36
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GAN生成对抗网络是近几年来最酷的技术，可以做到影像生成。 GAN中的生成器是输入任意一个向量，输出一张图像。输入向量的每个值可能代表着输入图像的某个特征。GAN不但有生成器，还有一个判别器。输入一张图像，然后对这张图像进行评价这张图像是否真实。 生成器和判别器不断对抗而进化，生成器为了骗过生成器而不断生成更逼真的图像，而判别器也会不断进化使得能够判断出生成器生成的图片。 首先初始化生成器和判别器
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2024-06-19 06:10:20
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2021年1月，OpenAI 推出 DALL-E。这是 GPT 模型在图像生成方面的人工智能应用。其名称来源于著名画家、艺术家萨尔瓦多 • 达利（Dalí）和机器人总动员（Wall-E）。DALL-E 图像生成器，能够直接根据文本描述生成多种艺术风格的高质量图像，让机器也能拥有顶级画家、设计师的创造力。本期 Azure OpenAI 官方指南，为您详解 DALL-E 的图像生成功能、安全
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2024-05-21 13:52:03
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ProGAN的结构ProGAN也是用于图像生成的一种生成对抗网络。在原始GAN 以及一些GAN变体中，都是对搭建好的整个网络(包括生成器和判别器)直接进行训练。而ProGAN的独特之处在于采用了逐步增长的方式，如下图所示：
具体来说，生成器最开始只有一层，用于生成分辨较低的图像，比如图中的44；此时判别器也只有一层，将生成的44的图片和真
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2024-08-14 17:03:15
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本文将分 2 期进行连载，共介绍 16 个在图像生成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。第 1 期：ProGAN、StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3、VDVAE、NCP-VAE、StyleGAN-xl、Diffusion GAN第 2 期：WGAN、SAGAN、BIG-GAN、CSGAN、LOGAN、UNet-GAN、IC-GAN、ADC-GAN本期收录模
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2024-03-08 22:26:26
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第一部太多了所以分开了 要不太难看了~~ 模型模型来源论文WGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/wgan-gp 支持框架：TensorFlow、PyTorchImproved Training of Wasserstein GANsSAGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/sagan-2 支持框
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2024-08-15 16:26:02
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