discriminator network | BriefGPT

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改进的 SPIRAL 无监督涂鸦和绘画
本研究探讨基于强化学习代理的图像生成模型，使用鉴别器网络提供奖励，并通过在模拟环境中训练控制器获得逼真的图像。研究发现，适当约束的生成代理可以学习产生带有一定视觉抽象度的图像，从而使一些绘画的方面从模拟实现，无需外部监督、模仿或社交引导，展
PDF5 years ago
用于相机姿态回归和优化的对抗网络
提出了一种基于神经网络的直接相机位姿回归方法，通过使用鉴别器网络和对抗训练隐式地学习了 RGB 图像和相应相机位姿的联合分布，此方法不仅可以从单个 RGB 图像回归相机位姿，还可以通过使用鉴别器网络提供仅基于 RGB 的相机位姿精修解决方案
PDF5 years ago
ECCV基于深度学习的图像超分辨率方法考虑了量化和知觉质量
本文研究高清晰度重建中的量化质量和感知质量之间的平衡关系，并提出了一种新的超分辨率方法，该方法结合深度网络、鉴别器网络和两个定量评分预测器网络，可以在保持传统定量性能的同时提高上采样图像的感知质量。实验结果表明，所提出的方法在量化和感知质量
PDF6 years ago
精通素描：用对抗增强进行结构化预测
本文提出了一个基于神经网络和非监督学习的草图简化模型，结合判别器网络和辅助未标注数据，使得输出草图更接近训练数据，并可以用于优化单张图像和实现草图转铅笔画的逆问题，并在两个用户测试中取得了优秀的效果。
PDF7 years ago
CVPR基于共享潜空间的 GAN 和 VAE 结合在手势估计中的交叉网络
使用两个深度生成模型建模三维手势姿势和相应深度图像的统计关系，通过半监督方法从未标注的图像数据中进行学习，进而提高手势估计的泛化能力并取得比之前方法更好的结果。
PDF7 years ago
具有上下文条件生成对抗网络的半监督学习
本论文介绍了一种基于对抗损失的图像修复半监督学习方法，通过生成器填充图像中的孔洞，再用鉴别器判断图像的真实性，以实现对鉴别器的有监督训练，并在 STL-10 和 PASCAL 数据集上表现出与现有方法相当甚至更好的性能。
PDF8 years ago
ICML生成对抗网络半监督学习
将生成对抗网络扩展到半监督学习中，强制鉴别器网络输出类标签，能够创建更具数据效率的分类器以及比正常 GAN 生成更高质量的样本。
PDF8 years ago