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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

mingyuliutw

UNIT – 教師なし画像 – 画像変換

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教師なし画像 – 画像変換

UNIT:管理されていない画像から画像への翻訳ネットワーク

ライセンス

著作権(C)2018 NVIDIA Corporation。 全著作権所有。 CC BY-NC-SA 4.0ライセンス( https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode )でライセンスされています

コードの使用

新着情報。

  • 05-02-2018: MUNITコード構造を採用しました。 NIPS論文の実験結果を再現するには、 version_02ブランチを参照してください。

  • 12-21-2017:事前訓練されたシンシアから都市への画像翻訳モデルをリリースする。 使用例については、 USAGE.mdを参照してください。

  • 12-14-2017: pix2pixHD用紙に記述されているマルチスケールのディスクリミネータが追加されました。 これを使うには、単純に弁別子COCOMsDisの名前をつけます。

Ming-Yu Liu、Thomas Breuel、Jan Kautz、 “教師なし画像 – 画像変換ネットワーク” NIPS 2017 Spotlight、arXiv:1703.00848 2017

2分ペーパーサマリー

(私たちの仕事を要約するために2 Minute Papersのチャンネルに感謝します)。

共有潜在空間の仮定

結果ビデオ

より多くの画像の結果は、 Googleフォトアルバムで利用できます。

左:入力。 右:ニューラルネットワークが生成されました。 解像度:640×480

左:入力。 右:ニューラルネットワークが生成されました。 解像度:640×480

ストリートシーン画像翻訳

第1行から第4行まで、昼から夜、晴れて晴れ、夏から雪まで、そして実際から合成画像への変換(2方向)の例を示します。

各画像対について、 左は入力画像であり 右はマシンが生成したイメージです。

犬の繁殖イメージの翻訳

猫の種の画像翻訳

属性ベースの顔画像変換







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(さらに…)







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