摘要：
一篇解决图像识别问题中“长尾分布”的论文，也是cvpr20的oral，想法简洁有效：解耦分类网络的特征学习层和分类层。论文地址：BBN 。 常见的物体类别在识别问题中占据主导地位，而罕见的类别则数据较少。长尾分布在某种程度上可以视作比正态分布更广泛存在的a56爆大奖在线娱乐自然分布，现实中主要表现在少量个体做出大量 阅读全文
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一篇19年语义合成图像的文章。认为直接利用正则层会洗掉图像中原有的语义信息。提出了a56爆大奖在线娱乐spatially-adaptive的正则化。 条件图像合成方法区别在于输入数据的类型。例如以类别为条件的模型、以图像为输入的image-to-image等。非条件正则层包括Local Response Norma 阅读全文
摘要：
一篇关于深度配准技术的综述。 深度学习解决了传统配准技术的某些步骤。对于如下的输入图像： 配准的目的是最小化P和Q转换后的对齐误差。即： 配准过程可以划为三个核心部分：target selection、correspondences and constraints、optimization。这些步骤 阅读全文
摘要：
a56爆大奖在线娱乐对人脸图像操纵技术进行了全面的综述，包括 DeepFake 方法以及检测此类操纵技术的方法。具体而言，a56爆大奖在线娱乐综述了四种人脸操纵类型：整张人脸的合成、换脸（DeepFake）、人脸属性操纵和人脸表情操纵。对于每种人脸操纵类型，a56爆大奖在线娱乐详细介绍了其相关的人脸操纵技术、现有的公共数据库，以及用于评估人脸操纵 阅读全文
摘要：
该论文提出a56爆大奖在线娱乐新的方法从素描来合成完全详细的艺术风格化图像。给定素描图，没有语义标签，给定一个特定风格的参考图。文中引入三个模块来学习，得到了高质量的结果。样例图如下： 介绍 近来的工作主要集中在合成照片上的真实图像，或者从草图上合成卡通图像。a56爆大奖在线娱乐集中于素描+特定风格。a56爆大奖在线娱乐的方法更加generic。 阅读全文
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转载于：知乎：尹相楠 a56爆大奖在线娱乐解读一篇2004年的文献：Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity 。该文献提出了a56爆大奖在线娱乐取代 MSE， 衡量重建图像和原图的相似性的 metric：Structural S 阅读全文
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摘要 提出a56爆大奖在线娱乐新的图像a56爆大奖在线娱乐称为face X-ray，用于检测伪造的人脸。一个输入人脸的face X-ray是灰度图，可表明输入图是否可分解为两张不同源图像的合成。它通过显示伪造图像的混合边界和真实图像的absence来实现。绝大多数人脸变换算法有一个共同步骤：将更改后的脸部混合到现有背景图像中。为此 阅读全文
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摘要 提出a56爆大奖在线娱乐双阶段框架实现高保真和对遮挡感知的换脸。之前的方法只利用了目标脸的信息。a56爆大奖在线娱乐的方法第一阶段生成高保真的脸，具体通过属性编码来提取多级目标人脸的属性，和一个新的生成器来自适应嵌入身份类别和属性。为了解决面部遮挡，第二阶段利用HEAR-Net通过自监督方法来恢复这些有问题（遮挡物）的区域。 阅读全文
摘要：
转载于：Pytorch中的仿射变换(affine_grid) 参考：详细解读Spatial Transformer Networks (STN) 假设a56爆大奖在线娱乐们有这么一张图片： 下面a56爆大奖在线娱乐们将通过分别通过手动编码和pytorch方式对该图片进行平移、旋转、转置、缩放等操作，这些操作的数学原理在a56爆大奖在线娱乐中不会详细讲 阅读全文