Jun, 2016

训练 GAN 的改进技术

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TL;DR本文中我们应用各种新的架构特点和训练流程来改进生成对抗网络（GANs）框架，并着重讨论了 GANs 的两个应用程序：半监督学习和图像生成。使用我们的技术，我们在 MNIST，CIFAR-10 和 SVHN 的半监督分类方面取得了最先进的成果，并呈现了高质量的生成的 MNIST 和 CIFAR-10 图像样本和 ImageNet 样本，呈现出 ImageNet 类可识别特征的学习过程。
generative adversarial networkssemi-supervised learningimage generationmnistcifar-10
发现论文，激发创造
  • 使用生成对抗网络学习生成椅子

    本文探讨了使用生成对抗网络 (GAN) 合成高度逼真图像的优化问题，针对当下模型存在的问题，提出了一种修改规则和设计模型的方法。实验表明，我们的方法可以更有效地训练 GAN 模型，并以 3D 物体投影问题为例进行了验证。

    May, 2017

  • AGAN: 自动设计生成对抗网络

    本文提出了第一个专为 GAN 训练而设计的神经架构搜索算法 AGAN。通过 AGAN 在 CIFAR-10 数据集上的实验证明，该算法可以自动搜索到优于同一正则化技术下现有最先进模型的神经网络结构。在 $32 imes32$ 的分辨率下，该算法自动搜索的网络结构的表现也能够胜任监督学习任务，并且在其它图像生成任务中可进行迁移学习。

    Jun, 2019

  • 基于有条件的 GAN 的高分辨率图像合成和语义操作

    使用条件生成对抗网络（conditional GANs）从语义标签图中合成高分辨率照片般真实的图像，并通过使用新的对抗性损失、多尺度生成器和鉴别器体系结构，生成 2048x1024 的视觉吸引力结果。此外，我们将我们的框架扩展到与两个额外功能的交互式视觉操作，它们是：将对象实例分割信息整合进去以进行对象操作（如删除 / 添加对象和更改对象类别），以及提出一种方法，可以在给定相同输入的情况下，生成不同的结果，允许用户交互式地编辑对象外观。人的意见研究表明，我们的方法在深层图像合成和编辑方面的质量和分辨率方面都显着优于现有方法。

    Nov, 2017

  • 增量学习用于 GAN 生成图像的检测与分类

    该研究探讨了在计算机视觉和深度学习领域中，对抗生成网络（GAN）所生成的图像识别与分类中的持续性学习问题，并提出了一种基于增量学习的方法来解决这个问题。通过实验和数据集，该方法的正确性得到了验证。

    Oct, 2019

  • 利用特征对比将半监督生成对抗网络推广到回归问题

    该论文将半监督生成对抗网络从分类问题推广到回归问题，并提出了特征对比的新损失函数，旨在提高神经网络训练的准确率，可以用于计算机视觉等领域的实际应用。

    Nov, 2018

  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • 结构式生成对抗网络

    该论文提出了一种基于两个独立潜变量的结构化生成式对抗网络，通过两个博弈过程最小化 y 和 z 的重构误差，并且提高了半监督条件下的图像分类精度以及图像生成质量。

    Nov, 2017

  • 贝叶斯生成对抗网络

    本研究提出了基于贝叶斯公式的 GAN 模型，通过使用随机梯度哈密顿蒙特卡罗方法边缘化生成器和鉴别器网络的权重，在不需要特征匹配或使用小批量区分等标准干预的情况下，实现半监督和无监督的学习效果，避免了模式崩塌的问题，并在多个基准数据集上取得了最佳性能。

    May, 2017

  • 用于零样本学习的特征生成网络

    该研究提出使用生成对抗网络（GAN）来 “合成” 零样本类别的 CNN（卷积神经网络）特征，从而应对通用零样本学习任务中已有的数据不平衡问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上的表现均显著优于现有方法。

    Dec, 2017

  • 在人工数据集上训练 GAN 的经验教训

    通过训练 GAN 在人工数据集上，我们发现混合多个 GANs 相比于使用更深、更宽、更复杂的单个生成器会获得更好的结果。在 CIFAR-10 数据集上，我们的方法在流行的指标（IS 和 FID）上明显优于现有技术的表现。

    Jul, 2020