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澳门金沙网站:腾讯优图实验室13篇论文入选ICCV2019

时间:2019-10-28 15:48来源: 作者:admin 点击: 86 次
两年一度的国际计算机视觉大会(InternationalConferenceonComputerVision,ICCV)将于2019年10月27日-11月2日在韩国首尔举行,近日论文收录名单揭晓,腾讯优图共有13篇论文入选,居业界实验室前列,其中3篇被选做口头报告(Oral),该类论文仅占总投稿数的

二年一度的国际计较机视觉大会 (International Conference on Computer Vision,澳门金沙网站:ICCV) 将于 2019 年 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首我举行,克期论文发录名单发表,腾讯优图共有13篇论文入选,居业界实验室前线,个中3篇被选做口榔榔头讲述(Oral),该类论文仅占总投稿数的4.3%(200/4323)。

ICCV被誉为计较机视觉领域三大顶级会议之一(另外二个为CVPR、ECCV),任命率极端低,其论文集代表了计较机视觉领域最新的收展倾向和水平。本届ICCV共发到4323篇论文投稿,个中1075篇被任命,录取率25%。

本次入选的论文触及2D图像多视图生成、人脸照片的图像转换等,提出了诸多亮面。

下点将对腾讯优图入选的二篇论文进行重面剖析。

1、基于视角无关特性的多视图匹敌生成框架

View Independent Generative Adversarial Network for Novel View Synthesis

本论文与香港中文大学合作完成。

2D图像的多视图生成使命,指的是基于单弛2D图像,生成其没有同视角下的图像信息。此类方法可以在没有触及复纯的三维重修的底子上,实现多个视角下的信息的合成考察。譬喻下图中给定特定视角的2D图像,可以生成其他各个视角的图像信息:

该论文提出了一种实用于此类使命的匹敌生成框架,旨在通过联合图像对应的相机参数信息,实现对于多类物体均实用的多视角转换框架。少远来看,这项技巧的应用有望让平凡的2D视频也能实现3D观感,就像在电影院旁观的3D电影同样。

现有的多视图生成使命中,当前基于生成模型的方法将预先提取输入图像中与视角信息无关的特性,而后将视角信息相关的参数作用于此特性,进而得到生成的后果。该论文中,作者行使此种思路,配合以多种丧掉函数的设置装备摆设,使用相机参数加之图像信息来得到与视角无关的特性。相比于现有的方法,该方法实用于一连相机参数下的多视图生成,并没有限制于数个固定的视角。

息灭了合成视图与看管信息之间的丧掉函数之外,本文提出行使一种基于轮回生成的重修丧掉函数,来提升合成视图的正确性;同时警惕今晨的匹敌生成技巧,从图像本身的生成分布,与图像的姿态正确性保证二方点出收,提出二个没有同作用的匹敌进修丧掉,以提升生成图像的质量和合成视图的姿态正确度。

该框架可以实用于没有同种其它物体。

起首是人脸在预先设定的有限数目的视角之间的转换后果。最左边是输入的2D图像,箭榔榔头右侧均为生成的,没有同视角下的后果。

应对其他一般的物体。通过在Shape-Net这个数据集上的多个种别物体作为数据,得到如下后果:

通过在多个种其它物体上进行多视图生成使命,使用多个定量定性指标来进行评价,证明该方法具备通用性,且在多个种别使命上表现精采。

本文入选ICCV 2019口榔榔头讲述(Oral),该类论文录取率约4.3%。

论文天址:

2、基于属性自光流域的非看管图像转换算法

Attribute-Driven Spontaneous Motion in Unpaired Image Translation

微笑神色转换后果图。从左到右依次为:输入、StarGAN后果、该论文后果

本论文与香港中文大学、哈工大深圳研究院合作完成。

人脸照片随着外交软件的遍及被大幅度天应用于各种外交应用中,而人脸照片的主动化编辑一方点作为外交软件的娱乐应用促退了外交用户的交流,另外一方点也匡助用户对人脸照片进行快速的主动化编辑。由于深度进修的兴起,基于深度神经收集的图像转换(Image translation)技巧常常被应用于图像编辑使命上。

现有的图像变换算法重要基于生成匹敌神经收集,这些算法尽量能生成较高分辨率的图像,但由于它们较长思量图像之间的几许变形关系,转换后的图像每一每一包含许多瑕疵和掉真,尤其是在原图像域和方针图像域几许结构没有一致的环境下。

本论文提出了SPM(自光流模块),进展通过进修没有同图像域间的光流操持图像的几许变换答题。其框架以传统的生成器-判别器作为底子,个中,生成器用于生成更差的图像,而判别器用于判别生成器生成图像的质量差坏,此外,他们在生成器的底子收集结构上做出扩张以适应图像转换之中的几许变换。扩张后的生成器包含二个重要模块,自光流模块SPM和微调模块R。此外,该论文还引入了从低分辨率图像到高分辨率的生成方案。

集体框架图

本文提出的自光流模块,通过输入原图像和方针属性,自光流域模块旨在猜测光流,并使用光流对原图像采用变形操作得到中心后果图像。该论文使用一个编码-解码收集作为该模块的重要结构,个中他们重要思量了收集结构、域分类器、微调模块、残好结构、仔粗力掩码几方点的计划。

同时,为了产生更高分辨率的图像,该论文采用了一种新奇的细到粗的神经收集训练策略。

在训练差低分辨的神经收集后会有许多中心后果的低分辨率表示。具体天,低分辨率的自光流域w残好r以及仔粗力掩码m是已知的。为了得到它们的高分辨率表示,起首对它们进行双线性插值上采样到分辨率更高的w, r以及m。可是通过双线性插值的上采样所得到的后果每一每一是模糊的,因此对于这三个变量他们引入了三个小的增强神经收集对上采样的后果进行微调。使用微调后的高分辨率中心后果,尔们就可对高分辨率的输入图像进行处理和转换,并末尾得到相应的高分辨转换后果。

RaFD数据集上的图像转换后果,从左到右依次为:输入、气忿、发急、开心(后三个为算法生成后果)

本论文通过提出自光流模块,将图像域间的几许变换显式天引入到了图像转换框架中。算法重要在CelebA-HQ和RaFD数据集上进行验证,其后果相比于现有算法皆有一定的提升。其各部分的实验充分证了然该框架的有效性,并且取得了很差的图像转换念头。这一框架也给操持图像转换中的几许变换答题供应了新的操持思路。

论文天址:

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