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對于生成器,我們測試了兩種流行的結構。首先我們測試了 9-Blocks ResNet 結構的生成器,這種結構由帶殘余連接的自編碼器構成,我們在每層的卷積...
可微圖像參數表示邀請我們提出了這樣一個問題:“反向傳播通過的是什么樣的圖像生成過程?”答案是相當多樣的過程,其中一些奇異的可能性,可以創造多種多樣的有趣...
在檢測位置及檢測物體的尺寸均已確定的情況下,使用一個光電傳感器就可以檢測該位置是否存在該物體。但是,在生產線上的位置不確定、工件有不同尺寸,或者不只是檢...
以CycleGAN和pix2pix為代表的風格遷移網絡是將圖像從一個領域轉移到另一個領域的模型(例如將馬變成斑馬,將素描畫編程帶有顏色的圖像)。結果是,...
用TensorFlow.js在瀏覽器中構建了一個使用任意圖像進行風格化的demo
將模型移植到瀏覽器上的最大問題是模型大小。風格網絡基于Inception-v3,它的權重> 97MB。作者使用distillation,能夠用9.6MB...
2018-11-22 標簽:圖像瀏覽器TensorFlow 3839 0
為了能夠使得輸入圖像兼容更多的網絡,預處理時對圖像的高和寬進行了限制,使其能夠被16整除。確保網絡中一些含有降采樣操作的層(conv with stri...
現有的大多數方法都是視差或光流估計來解決遮擋物的檢測問題。最簡單也是最廣泛使用的方法是左右交叉檢查 (left-right-cross-checking...
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,...
和之前文章中的兩個物種(貓和狗)的分類略有不同,這次使用的數據集全部是狗,需要把這些狗分到不同的類別中。也就是說,圖片之間特征的區別的差異要比之前貓和狗...
OpenAl提出了一種適用于文本、圖像和語音的稀疏Transformer
上圖中間是第一種步進注意力的版本,可以粗略的理解為每一個位置需要注意它所在的行和列;另一種固定注意力的方式則嘗試著從固定的列和元素中進行處理,這種方式對...
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...
Facebook的研究人員提出了一個能從真實視頻中抽取可控制主角的模型Vid2Game
隨后將生成的位姿及給定的背景輸入Pose2Frame將生成高分辨率的真實視頻序列。同樣以運動員作為例子,將運動員位姿和網球拍的序列輸入,模型將生成一個R...
對于食物到食物的圖像轉換,這里用了基于 StarGAN 的網絡架構,實時運行。因此,該系統可以根據原始食物的變化,動態并且可交互地進行操作。此外,因為是...
如果讓AI自行理解人類顏值的意義,我們會不會得到更好的效果?
本文沒有使用基于心理學發現的低級面部幾何特征,而是提出了一種關于面部特征(如眉毛形狀、鼻子大小、頭發顏色)與面部吸引力之間相關性的新研究。該研究受到 L...
基于計算機視覺領域中所提出的圖像字幕,能夠輸出趣味字幕的系統
Wang等人提出了一種自動“meme”生成技術。meme是一種有趣的圖像,通常包含幽默文字。Wang等人通過統計分析meme和評論之間的相關性,從而對概...
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