主题: GANs in computer vision: Introduction to generative learning

主要内容: 在这个综述系列文章中,我们将重点讨论计算机视觉应用程序的大量GANs。具体地说,我们将慢慢地建立在导致产生性对抗网络(GAN)进化的思想和原则之上。我们将遇到不同的任务,如条件图像生成,3D对象生成,视频合成。

目录:

  • 对抗学习
  • GAN(生成对抗网络)
  • 条件生成对抗网
  • 基于深度卷积
  • 生成对抗网络的无监督表示学习
  • Info GAN: Info最大化生成对抗网的表征学习

一般来说,数据生成方法存在于各种各样的现代深度学习应用中,从计算机视觉到自然语言处理。在这一点上,我们可以用肉眼生成几乎无法区分的生成数据。生成性学习大致可分为两大类:a)变分自编码器(VAE)和b)生成性对抗网络(GAN)。

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

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