CVPRDec, 2021

使用现成模型集成 GAN 训练

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TL;DR利用预训练计算机视觉模型的嵌入向量的线性可分性来选择最准确的子集，并以渐进式添加到鉴别器合集中，可以显著提升 GAN 训练的性能，在有限数据和大规模设置下都表现良好。
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发现论文，激发创造
  • 深度生成视图集成

    使用预训练生成器，通过对潜在代码进行扰动以创建自然图像的变化，然后使用 StyleGAN2 进行分类任务，并发现该过程存在多个设计决策，包括扰动程序、增强图像和原始图像之间的加权以及对合成图像进行训练的分类器等，最终发现，虽然使用基于 GAN 的增强可以带来小幅改进，但 GAN 重构的效率和精度，以及分类器对 GAN 生成图像的敏感性仍然是瓶颈。

    Apr, 2021

  • 生成对抗网络集成用于合成训练数据生成

    本文研究了在医学影像方面采用生成对抗网络（GANs）合成图像作为深度学习的训练数据来替代难以获取的真实数据集的可行性，同时探讨使用多个 GANs 以提高生成数据的差异性在数码病理学方面的应用。

    Apr, 2021

  • 用 GAN 集成方法进行异常检测

    使用生成对抗网络集成的方法提高无监督学习下的异常检测性能，通过实验验证集成的优越性。

    Dec, 2020

  • 生成对抗网络的集成

    本论文探讨了在 GAN 网络中构建集成模型的新方法 —— 自集成和级联集成。实验表明采用 GAN 集成模型可以更好地建模数据分布，并在较小的计算成本下取得更优的结果。

    Dec, 2016

  • 通过迭代一致性组合预训练模型集合

    本文提出了一种基于闭环迭代一致优化的框架，将不同的预训练模型组合在一起，以零样本方式解决各种多模态问题，该框架通过生成器和评分器的迭代反馈，使模型之间通过沟通逐渐纠正错误，形成一致性，从而显著提高下游任务的性能。

    Oct, 2022

  • 利用预训练的 GAN 生成有限数据

    本研究利用预训练的大规模 GAN 模型在有限数据情境下实现了对感知明显目标领域的图像生成，提出了自适应滤波器调制（AdaFM）的方法，证明了此技术在限制数据生成方面的有效性。

    Feb, 2020

  • 低数据迁移学习的深度集成

    本文探讨了从预训练模型中创建集成模型的不同方法，并提出了一种有效的算法来识别下游数据集的预训练模型子集。在 19 项下游任务中（视觉任务适应基准），即使从超过 2000 个预训练模型中进行选择，其实现了具有较低推理预算的最先进性能，并且在 ImageNet 变体上对分布转移具有更好的鲁棒性。

    Oct, 2020

  • 如何借助 StyleGAN 提升人脸识别？

    通过自我监督学习实现数据增强，使用样本高保真度模型 Fine-tuning 编码器来提高人脸识别精度，在众多实验中经过对未标记数据集的预训练验证，得出这一自我监督策略在有限的标记数据训练数据上最为有效，对定制人脸识别任务以及面临隐私问题时可以行之有效。

    Oct, 2022

  • 深伪卫兵：利用集合智能进行鲁棒的检测与泛化

    提出了一种主动可持续的深度伪造训练增强解决方案，将人工指纹引入模型中，通过采用池化自编码器的整体学习方法，模仿深度伪造模型引入的伪造效果，实验结果表明，我们提出的整体自编码器数据增强学习方法在泛化能力方面有所提升，并抵抗基本数据扰动，如噪声、模糊、锐化增强和仿射变换，对常用的有损压缩算法，如 JPEG，具有强大的鲁棒性，并增强对抗攻击的抵抗能力。

    Mar, 2024

  • GAN 的实例选择

    本文提出了一种改进样本质量的新方法：在模型训练之前通过实例选择来改善经验数据分布，将模型容量重定向到高密度区域，从而提高样本保真度，降低模型容量要求和显著减少训练时间。

    Jul, 2020