unpaired learning | BriefGPT

关键词unpaired learning

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基于生成式对抗网络从非成对音频和音位序列学习电话识别
本文研究如何从无匹配的语音和音素序列中直接学习，设计了一个两阶段迭代框架，其中第一阶段采用 GAN 训练来寻找语音和音素序列之间的映射关系，第二阶段引入 HMM 模型来训练生成器的输出，提高了性能并为下一次迭代提供更好的分段。在实验中，我们
PDF2 years ago
NIPSEGSDE: 借助能量引导的随机微分方程进行无配对图像到图像的转换
提出了能量引导的随机微分方程方法，通过预训练的能量函数来指导预训练得到的 SDE 进行非配对图像翻译，实现了先进的结果，同时提高了逼真度。
PDF2 years ago
通过跨模态 CutMix 进行非成对视觉 - 语言预训练的 VLMixer
本文提出一种名为跨模态 CutMix（CMC）的数据增强方法，用于隐式的跨模态对齐学习，在没有对齐图像文本对的情况下从纯文本和图像语料库中学习。同时，该论文还提出了一种新的无对齐图像文本预训练方法，名为 VLMixer，通过将 CMC 与对
PDF2 years ago
Pseudo-ISP：从彩色图像降噪器中学习伪相机信号处理管道
本文介绍了一种使用未配对学习方案来调整色彩图像去噪器处理测试图像的方案，并使用学习的伪 ISP 和 rawRGB 噪声模型对真实噪声图像进行去噪，表明该方案对不同的去噪器都有效。
PDF3 years ago
CVPRCycle4Completion: 使用循环转换和缺失区域编码的非配对点云补全
本文提出一种名为 Cycle4Completion 的新型不成对点云完成网络，该网络可以从部分三维物体中推断其完整的几何形状，实现双向几何对应的学习，并在实验中展示了超越同类方法的表现。
PDF3 years ago
CVPRDeFlow：使用条件流从不成对数据中学习复杂的图像退化
DeFlow 是一种用于生成逼真的训练数据的方法，用于学习来自未配对数据的随机图像退化，可广泛应用于图像恢复和增强模型的实际场景，通过条件归一化流的无配对学习实现，基于共享流编码器 - 解码器网络的潜在空间建模降级过程，从而学习给定干净输入
PDF3 years ago
ECCV深度图像去噪的无配对学习
本文提出了一个两阶段框架，通过结合自监督学习和知识蒸馏的方法来促进无配对洗涤网络的学习，该方法在合成和真实噪声图像的定量和定性评估方面表现良好。
PDF4 years ago