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Diversified texture synthesis with feed-forward networks (纹理生成、风格迁移,CVPR2017)

paper:Li,Yijun,etal.“Diversifiedtexturesynthesiswithfeed-forwardnetworks.”IEEECVPR2017.目前的判别和生成模型在纹理合成方面有较好的效果。但是,现存的基于前馈神经网络的方法往往牺牲generality(普遍性)来换取效率,这往往会引发以下问题:1)训练出的网络缺少generality...

2019-08-17 14:24:44

Adaptive Instance Normalization (AdaIN Normalization) ICCV 2017

paper:Huang,Xun,andSergeBelongie.“Arbitrarystyletransferinreal-timewithadaptiveinstancenormalization.”ICCV2017.论文首先回顾了BatchNormalization和InstanceNormalization1.BatchNormalization...

2019-08-11 21:54:43

A Content Transformation Block for Image Style Transfer (CVPR2019, 风格迁移)

Kotovenko,Dmytro,etal.“AContentTransformationBlockforImageStyleTransfer.”CVPR2019.风格迁移问题:X→YX\rightarrowYX→Y。源域为XXX,目标域为YYY本文中EEE为Encoder,主要负责提取图像内容信息,换句话说也就是去风格化。DDD为Decoder,主要负责将...

2019-08-07 21:51:07

Unsupervised pixel-level domain adaptation with generative adversarial networks (DA+ 图像转换)

**Bousmalis,Konstantinos,etal.“Unsupervisedpixel-leveldomainadaptationwithgenerativeadversarialnetworks.”CVPR2017.**问题背景:将原域的图像转换到目标域。已知源域的图像类别标签,对于目标域的图像标签未知。损失函数1.域对抗损失:2.分类损失...

2019-08-05 16:27:14

Discriminative deep metric learning for face verification in the wild 度量学习(CVPR2014)

Hu,Junlin,JiwenLu,andYap-PengTan.“Discriminativedeepmetriclearningforfaceverificationinthewild.”CVPR2014.(度量学习用于FaceVerification:)马氏距离:其中MMM是一个d×dd\timesdd×d的半正定矩阵,根据Choleskey...

2019-08-02 22:35:54

马氏距离

1.协方差矩阵是半正定矩阵对于向量xxx,设其均值为uuu。那么协方差矩阵Σ=E[(x−u)(x−u)T]\Sigma=E[(x-u)(x-u)^T]Σ=E[(x−u)(x−u)T]yTΣy=yTE[(x−u)(x−u)T]y=E[yT(x−u)(x−u)Ty]=E[((x−u)Ty)T(x−u)Ty]=E[∣∣(x−y)Ty∣∣2]≥0\begin{aligned}y^T\Sigma...

2019-08-02 13:48:52

Unsupervised domain adaptation with residual transfer networks(NIPS 2016)

Long,Mingsheng,etal.“Unsuperviseddomainadaptationwithresidualtransfernetworks.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2016.问题:domainadaptation用于分类问题。其中sourcedomain具有label,ta...

2019-07-15 11:09:32

Deep coral: Correlation alignment for deep domain adaptation. ECCV 2016. Domain Adaptation

**Sun,Baochen,andKateSaenko.“Deepcoral:Correlationalignmentfordeepdomainadaptation.”ECCV.Springer,Cham,2016.**结构如图:两个损失函数:其中LCLASS\mathcal{L}_{CLASS}LCLASS​为分类损失,LCORAL\mathcal{...

2019-07-14 19:15:58

Domain Separation Networks (NIPS 2016)

Bousmalis,K.,Trigeorgis,G.,Silberman,N.,Krishnan,D.,&Erhan,D.(2016).Domainseparationnetworks.NIPS2016.网络结构:输入图像为xxx。对于targetdomain有两个特征提取网络:Ec(x),Eps(xs)E_c(x),E_p^s(x^s)Ec​...

2019-07-12 22:36:22

Beyond sharing weights for deep domain adaptation (PAMI 2018) ---Transfer Learning

Rozantsev,Artem,MathieuSalzmann,andPascalFua.“Beyondsharingweightsfordeepdomainadaptation.”IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence41.4(2018):801-814.(DomainAd...

2019-07-09 14:39:54

Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

TzengE,HoffmanJ,ZhangN,etal.DeepDomainConfusion:MaximizingforDomainInvariance[J].ComputerScience,2014.主要使用两个损失函数:1)对于sourcedomain上(默认有label)数据(以及targetdomain上有label的数据)的分类误差进...

2019-07-07 22:08:54

笔记: Gradient Reversal Layer (unsupervised domain adaptation by backpropagation. ICML 2015)

paper:Ganin,Yaroslav,andVictorLempitsky.“Unsuperviseddomainadaptationbybackpropagation.”ICML37.JMLR.org,2015.论文用**domainadaptation**算法解决目标域无标签的分类问题。文章假设sourcedomain有数据xxx,和labelyyy...

2019-07-06 22:57:30

PyTorch 模型参数和optimizer

网络参数(parameters()和named_parameters())model为网络,打印层结构:ret=[*model.modules()]forlayerinret:#print(type(layer))print(layer.__class__)大概会输出这样的一个效果:<class‘main.ResNet’>...

2019-04-11 15:49:08

pandas读取csv并绘制散点图

读取loc='checkpoints/mnist_vae2/mu_and_sigma.csv'importpandasaspdimportnumpyasnpX=pd.DataFrame.from_csv(loc)#X=X.sort_index(by='label')按照label排序X=X.values#转换成熟悉的numpy绘制importmatpl...

2019-03-20 14:37:13

frp内网穿透实例

(目前仅实现了SSH功能)问题:具有公网IP的计算机A需要访问仅有内网IP的gpu服务器C。情况:本来想通过具有内网和外网ip的跳板机D实现转发。但不知D做了何种设置,A始终连不上D。解决方案:使用了一台具有公网ip的云服务器B。保证A与B能ping通。在B和C之间建立frp。具有公网ip的B作为服务端,gpu服务器C作为客户端。配置文件frps.ini(B中配置):[com...

2019-03-05 10:08:41

原点矩与中心矩

K阶原点矩:E(xk)E(x^k)E(xk),1阶原点矩是数学期望。K阶中心矩:E(x−E(x))kE(x-E(x))^kE(x−E(x))k,2阶原点矩是方差。

2019-02-25 21:28:19

多元高斯分布/多元正态分布

这些知识,动不动就忘。为了不白选了一门数学课,还是把他记下来。f(x)=1(2π)n/2∣C∣12exp{(x−μ)TC−1(x−μ)}f(x)=\frac{1}{(2\pi)^{n/2}{|C|}^{\frac{1}{2}}}exp\{(x-\mu)^TC^{-1}(x-\mu)\}f(x)=(2π)n/2∣C∣21​1​exp{(x−μ)TC−1(x−μ)},其中CCC为协方...

2019-02-25 20:47:19

主子式、顺序主子式、余子式、代数余子式

K阶主子式[1]^{[1]}[1]以3阶行列式为例:[a1a2a3b1b2b3c1c2c3]\begin{bmatrix}a_1&a_2&a_3\\b_1&b_2&b_3\\c_1&c_2&c_3\end{bmatrix}⎣⎡​a1​b1​c1​​a2​b2​...

2019-02-23 13:10:16

Tensorflow 教程笔记---Custom layers

importtensorflowastftf.enable_eager_execution()Layers:commonsetsofusefuloperations#Inthetf.keras.layerspackage,layersareobjects.Toconstructalayer,#simplyconstructtheobject...

2019-02-09 21:42:06

Tensorflow 教程笔记---Custom training basics

importtensorflowastftf.enable_eager_execution()Variableoperatorx=tf.zeros([10,10])x+=2#Thisisequivalenttox=x+2,whichdoesnotmutatetheoriginal#valueofxprint(...

2019-02-08 13:54:45

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