variational autoencoder (vae) | BriefGPT

关键词variational autoencoder (vae)

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神经路径表示下的文本向量生成
通过设计双分支变分自编码器 (VAE) 的神经路径表示，我们提出了一种新颖的神经路径表示，从序列和图像模态中学习路径潜在空间，通过优化神经路径的组合，我们可以在生成的 SVG 中融入几何约束的同时保持表达力。此外，我们引入了一种两阶段路径优
PDF2 months ago
基于 WiFi 信道状态信息的穿墙成像
使用 WiFi Channel State Information（CSI）进行图像合成，通过墙壁场景下的图像监测方法来改进 WiFi CSI 的可解释性并实现基于图像的下游任务，如视觉活动识别。
PDF5 months ago
基于生成模型的合成训练图像生成：铁路缺陷检测中认知的一种方法
该研究提出了一种基于 Variational Autoencoder (VAE) 的合成图像生成技术，用于铁路缺陷，通过引入权重衰减正则化和图像重构损失来防止过拟合。使用该合成数据集进行微调的 Visual Transformer (ViT
PDF6 months ago
使用稳定扩散进行卡尔文与霍布斯连环漫画的风格转换
本研究提出了一种基于扩散微调的方法，在包含卡尔文和霍布斯漫画的数据集上进行样式转换，通过使用低秩调整（LoRA）训练稳定扩散版本 1.5 来加速微调过程，扩散本身由变分自动编码器（VAE）来处理，实验结果表明在相对较少的训练时间和优质输入数
PDF7 months ago
无监督结构噪声去除的变分有损自编码器
本研究介绍了一种基于深度学习的无监督降噪方法，能够移除图像中的信号相关噪声和轴向相关噪声，无需干净图像或噪声模型作为输入，实验结果表明该方法优于现有的自监督和无监督图像降噪方法。
PDF9 months ago
多对象表示学习中物体分割机制的消融研究
多对象表示学习通过多个对象的组合来表示复杂的现实世界视觉输入。本文通过对 MONet 进行割裂研究，发现 VAE 正则化损失对分割性能没有影响，而其他损失函数有影响。基于这一结果，我们假设将注意力掩模与相应的潜在向量相匹配的图像区域的注意力
PDF9 months ago
使用深度生成模型进行群体异常检测
该研究提出了一种使用深度生成模型，Adversarial autoencoder (AAE) 和 variational autoencoder (VAE)，来检测旨在检测不规则分布的群组异常。实验结果表明，该方法在检测实际数据集中的群体异
PDF6 years ago