原创 EDVR——代碼調試+訓練

2019年CVPR的文章EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks,做的是視頻處理(包括視頻幀的超分辨率技術與去模糊),從結構上看能夠處理

原创 致敬GAN與我最喜歡的框架pytorch

小編從17年暑假開始進入實驗室學習,自學了深度學習與機器學習,但理解並不深刻;18年暑假開始從一個師姐手中接下一個課題“線條簡化”,但其實做的工作主要是數據集標註與跑實驗,儘管最後稍稍改些代碼並在論文裏提供了幾張圖,最後的犒勞是“五作(仵

原创 論文筆記:Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis

進入正題之前,UP主想要吐槽一下,關於這篇文章的很多博客好多人都是直接記錄了前面的部分; 即作者介紹的5個tricks用於高清圖像256×256甚至是512×512,然後給了一堆結果。 就完了,。那後面的討論分析呢??

原创 Hello! ImageNet ILSVRC 2012!

Up主作爲CV窮人代表,這一次想要觸碰一下 papers 裏最爲活躍卻又以 “Huge” 令窮人望而生畏的超級數據集: ImageNet 中的 ILSVRC2012. 還記得依靠氪金 “霸道總裁式” 碾壓一切 “noise 2

原创 CNOCR重訓練

前不久在實驗室接手一個項目,與甲方几經周旋後給了一個接口,核心部分是yolo3的文字檢測與cnocr的文本識別。在文本識別中,由於給的預訓練的模型的訓練數據集與項目應用的數據分佈差距較大(最明顯的是識別字符的範圍不同),可能需要對模型重新

原创 論文筆記:Conditional Coupled Generative Adversarial Networks for Zero-Shot Domain Adaptation

本文提出了一個比較有趣的 ZSDAZSDAZSDA(zero-shot domain adaptation) 的學習策略。 假如現在我們有兩個 UIT(Style Transfer)UIT(Style~Transfer)UIT(

原创 Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

前言 本文圍繞2019年上半年的工作 StyleGAN 存在的兩個問題進行討論: Blob Artifacts(液滴僞像); Shift Invariance(切變不變性)。 爲了解決這兩個問題作者提出了一系列的假設、

原创 U-GAT-IT

論文原文:U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Ima

原创 Pytorch——DataSet與DataLoader

在使用 pytorch 構建深度學習相關的項目時,通常需要經過【模型結構】-【損失函數定義】-【數據設置】-【訓練代碼】-【log、驗證、可視化與 checkpoints】。其中,【數據設置】往往因爲項目/任務的不同,需要自定義合適的Da

原创 論文筆記:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation

1. 任務設置 Unsupervised Domain Adaptation for ImageClassification\rm Unsupervised~Domain~Adaptation~for~Image Classifi

原创 論文筆記:Cluster Alignment with a Teacher for Unsupervised Domain Adaptation

Profile         最近因爲個人需要看了一些 DADADA 和 DRDRDR 的文章。         這篇文章比較有意思的是:將聚類設計成目標函數,從而一方面實現經網絡抽取特徵在分佈上的自然聚類,一方面因爲特徵分佈的

原创 關於深度網絡自學習attention mask的隨筆

Attention 的出發點是學習一個 scale ,對深度網絡的中間特徵做線性激活,即: 對特徵中有利於目標任務(如正確分類)的部分作增強(a>1a>1a>1),對特徵中不利於或無關目標任務的部分做抑制(a<1a<1a<1)

原创 EDVR工程代碼調試+訓練(詳細版)

好的,受委託於一個朋友,小編在本文將會以第一人稱詳細記錄EDVR的代碼跑通過程。 1. 環境配置  基於virtualenv的虛擬環境配置見博文vid2vid 代碼調試+訓練+測試(debug+train+test)(一)測試篇。 2.

原创 CariGANs: Unpaired Photo-to-Caricature Translation

2018年SIGGRAPH的一篇文章,原文見:CariGANs: Unpaired Photo-to-Caricature Translation。 由於時間的關係,小編這裏也只貼了我的PPT,完整PPT可以私聊我哈!  1. 要解決的問

原创 Image Generation from Layout

2019年CVPR的一篇文章,原文見:Image Generation from Layout,代碼見:Codes & Demo。 爲了節省時間,小編這裏僅放PPT的插圖。完整ppt可以私我哈! 1)要解決的問題 2)任務的難點 3)