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標簽 > 圖像
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近年來,生成圖像建模領域出現了不少成果,其中最前沿的是GAN,它能直接從數據中學習,生成高保真、多樣化的圖像。雖然GAN的訓練是動態的,而且對各方面的設...
在本文工作中,作者提出了DeepIM——一種基于深度神經網絡的迭代6D姿態匹配的新方法。給定測試圖像中目標的初始6D姿態估計,DeepIM能夠給出相對S...
我們已經展示了隨機選擇一對圖像和待移植目標的結果。可以說,想讓一個從未在同一圖像中看到兩個類別組合的網絡能夠在測試時成功地處理此類圖像有點期望過高。我們...
此外,通過對特征向量的 L2 正則化處理來選擇重要性特征,我們的視覺問答框架進一步采用硬注意力機制進行增強。我們將最初的版本成為硬注意力網絡 HAN (...
制作動畫的關鍵是定義一個動畫函數,指定視頻的每一幀發生了什么。這里i表示動畫幀的索引。你可以選擇在i幀中可見的數據范圍。之后我使用seaborn的線圖繪...
我們希望訓練出的模型能夠準確預測新圖像的這些標簽。為此,我們會嘗試使用針對天氣和地面標簽提供兩種獨立輸出的網絡。預測天氣標簽是 多類別分類問題的一個例子...
2018-09-17 標簽:神經網絡圖像TensorFlow 1.5萬 0
換句話說,我們可能不得不讓程序一直運行,直到足夠的光子噴射到物體的表面上獲得精確的顯示。這意味著我們要監視正在呈現的圖像以決定何時停止應用程序。這在實際...
GAN有兩個網絡組成。第一個網絡創建世界的內在版本(即通常房子是什么樣的):這稱為生成模型(G),基本上它基于一切數據學習,因為它不需要標簽,只需要數據...
基于DensePose的姿勢轉換系統,僅根據一張輸入圖像和目標姿勢
DensePose 是 Facebook 研究員 Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos 和法國 INRIA 的 R?za ...
而右側的數據分布視圖中,除了原先的綠點(真實樣本),我們還能看到一些紫點(生成樣本)。在訓練過程中,生成樣本的位置持續更新,最終趨向于和真實樣本的分布重...
通過深度學習方法為黑白老照片自動上色,帶我們重新憶起那段老時光!
現在,隨著數據集的增加,由于我們處理的是高分辨率圖像,因此我們需要更多的計算能力。為此,我個人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...
Facebook研究人員提出了一個大規模圖像文本提取和識別系統——Rosetta
我們的 OCR 系統 Rosetta 主要包含兩個階段:檢測和識別階段。在檢測階段,我們的系統能夠檢測出圖像中可能包含文字的矩形區域。在識別階段,我們對...
Intel Innovator Eskil Steenberg demonstrates his ConfuseVFX tool (quelsolaar...
如上圖所示,目標變量明顯泄漏到了f190486列中。事實上,我沒有用任何機器學習就得到了0.57分,這在排行榜上是個高分。在競賽截止日期前二十天左右,主...
基于Contourlet變換的稀疏成分分析提高遙感圖像信號的分離精度
起于20世紀80年代,是一種多維信息獲取技術。高光譜遙感圖像波段數量可在幾十,上百個波段上連續成像,它實現了圖像信息和光譜信息的結合,即所謂的“圖譜合一...
教你如何用OpenCV、Python和深度學習技術對圖像和實時視頻進行神經風格遷移
雖然Gatys等人的方法能生成不錯的神經風格遷移結果,但是它的速度非常慢。2016年,Johnson等人在Gatys的基礎上提出的全新算法速度快了三倍,...
一個two-stage框架,允許用戶直接操作自然場景的高級屬性
為了克服這一點,我們提出了一種結合神經圖像生成和風格遷移的方法。首先,我們設計了一個條件圖像合成模型,它能夠在目標場景中生成具有輸入圖像類似語義內容的“...
由于我們沒有標準答案,為了對比兩個不同視頻中的目標人物,我們分析了目標人物的重建過程(也就是將源視頻人物當做目標人物)。另外,為了評估每一幀的生成質量,...
于是,他們觀察了基于人體姿態關鍵點(keypoint),關鍵點本質上是編碼身體的位置而不是外觀,可以作為任何兩個主體之間的中間表示。而姿勢可以隨著時間的...
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