图像深度

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102869562 以下链接是个人关于MVSNet(R-MVSNet)-多视角立体深度推导重建 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 3D点云重建0-00：MVSNet(R-MVSNet)–目录-史上最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102852209 前言 在进行论文翻译和讲解之前，我要给大家说清楚一些事情MVSNet（2018），R-MVSNet（2019）分别各自都对应有自己的论文，也就是有两篇，我首先为大家讲解的是第一篇，也就是MVSNet，后面再给大家讲解R-MVSNet。那么我们就开始把。 摘要 他讲他们提出了一种，从多个视觉图片进行深度图推导的方法，并且可以进行端到端的学习训练。再这个网络中，他们首先从输入图像提取特深度图特征，然后结合多个稍微有点不同的，单应性锥形特征图去构建3D cost volume（这里保存的信息，主要是视觉差的信息），下面就是对这个立体特征进行3D卷积，让立体特征更加有序，并且生成最初始的深度图

训练方法 DCGAN 的训练方法跟GAN 是一样的，分为以下三步： （1）for k steps：训练D 让式子[logD(x) + log(1 - D(G(z)) (G keeps still)]的值达到最大 （2）保持D 不变，训练G 使式子[logD(G(z))]的值达到最大 （3）重复step(1)和step(2)直到G 与D 达到纳什均衡 Alec Radford等人于2016年初提出DCGAN以改善GAN的可训练性。他们认为传统GAN之所以不稳定，一个原因便是判别器D搭载的是初级的多层感知机模型，为了将火热的CNN纳入GAN的体系中，作者将多层感知机用CNN进行替换，并做了如下改进：　 1 将池化层用stride=1stride=1的卷积层代替 2 将输给生成器G的100维噪声映射为四维张量用作CNN输入而不是向量 3 每进行一次卷积操作就进行批规一化(Batch Normalization) 4 使用ReLU层替换传统的Sigmoid函数，并对输出层使用Tanh激活 5 对判别器D使用LeakyReLU函数作为激活函数 6 移除所有全连接层 　　在以上改进的支撑下，论文给出了生成器G的网络结构： 　 　　经实验验证，该模型生成的图像较为稳定，虽然只能生成64*64大小的图像，但是这可以通过一些基本的图像处理方法，如金字塔来提升生成图像的分辨率

原文地址： Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对： @MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间：2017年4月。 出处： http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出 简介 第一步：将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢？ 但是怎样着手统计呢？这些都是图像啊。 那么我们怎样补全图像？ 第二步：快速生成假图像 在未知概率分布情况下，学习生成新样本 [ML-Heavy] 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构 使用G(z)生成伪图像 [ML-Heavy] 训练DCGAN 现有的GAN和DCGAN实现 [ML-Heavy] 在Tensorflow上构建DCGANs 在图片集上跑DCGAN 第三步：找到用于图像补全最好的伪图像 使用 DCGAN 进行图像补全 [ML-Heavy] 到 pgpg 的投影的损失函数 [ML-Heavy] 使用tensorflow来进行DCGAN图像补全 补全图像 结论 简介 内容识别填充(译注: Content-aware fill

GAN 目前在图像和视觉领域得到了广泛的研究和应用, 已经可以生成数字和人脸等物体对象, 构成各种逼真的室内外场景, 从分割图像恢复原图像, 给黑白图像上色, 从物体轮廓恢复物体图像, 从低分辨率图像生成高分辨率图像. 来源： CSDN 作者： 庄小焱 链接： https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/91125793

本问转自： https://ask.julyedu.com/question/7681 ，详情请查看原文 —— 前言 ：如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一，DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把经典GAN中的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。但是，并不是直接替换就可以了， DCGAN 对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度。具体有哪些改变，将在本文中看到。 摘要 近年来，深度卷积神经网络（CNN）的监督学习在计算机视觉应用上发挥巨大的作用，然而CNN的非监督学习只受到较少的关注。在这项工作中我们希望有助于缩小CNN在监督学习和非监督学习成功的差距。我们提出了一种叫做深度卷积生成对抗网络的CNN，它具有一定的结构约束，展示了其在非监督学习方向上强有力的候选方案。通过在各种各样的图像数据集的训练，我们展示了令人信服的证据，我们的深度卷积对抗对（adversarial pair）从对象到场景在生成模型和判别模型上都能够学习到层级的表示。此外，我们在一些的新的任务上使用学习到的特征表明它们一般的图像表示上具有通用性。 引言 从大量未标记数据集中学习可重复使用的特征表示已经成为一个热门研究区域（been an area，一个地区，区域）。在计算机视觉背景下

文章来源 机器之心公众号 http://mp.weixin.qq.com/s/4CypEZscTfmUzOk-p_rZog 2017-09-10 Roman Trusov 机器之心 选自 Sigmoidal 作者：Roman Trusov 机器之心编译 参与：Panda 生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源（包含演讲、教程、代码和论文），其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。 你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸？计算机可以存储拍字节级的照片，但它却不知道怎样一堆像素组合才具有与人类外表相关的含义。 多年以来，已经出现了很多各种各样旨在解决这一问题的生成模型。它们使用了各种不同的假设来建模数据的基本分布，有的假设太强，以至于根本不实用。 对于我们目前的大多数任务来说，这些方法的结果仅仅是次优的。使用隐马尔可夫模型生成的文本显得很笨拙，而且可以预料；变分自编码器生成的图像很模糊，而且尽管这种方法的名字里面有「变」，但生成的图像却缺乏变化。所有这些缺陷都需要一种全新的方法来解决，而这样的方法最近已经诞生了。 在这篇文章中，我们将对生成对抗网络（GAN）背后的一般思想进行全面的介绍

GAN 生成对抗网络 是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 举例说明 我们可以通过一个简单的例子来解释GAN的基本原理。我们使用情侣间的拍照片来解释GAN的原理，男生给女友拍照，男生的拍照技术通常很烂（。。。），我们把生成网络比作是男友，那么判别网络就是女友，男生拍完一张照片后给女友看，生成网络负责从随机生成数据，在这里比作是照片。拍完一张给女友看，那么女友就可以看做是判别网络，负责找出男生给出的数据与真实值之间的差别，不断的拍照不断的判别，直到找到判别网络无法判断是生成的还是真实数据为止。 GAN生成对抗网络 就是由两个神经网络组成，一个生成网络，与一个判别网络，让两个神经网络以相互博弈的方式进行学习。 什么是DCGAN DCGAN是GAN的一个变体。 Deep Convolutional GAN 深度卷积生成对抗网络。 里面有生成器和判别器两个模型 生成模型和判别模型都运用了深度卷积 神经网络的生成对抗网络 Gan里面生成模型和判别模型也是用到了神经网络。 在DCGAN中生成器用到了反卷积神经网络，判别器用到了卷积神经网络。 卷积神经网络基本原理 经过卷积层提取它的一些特征信息

深度卷积生成式对抗网络，2019-03-26 目录 一、预备知识 （一）卷积神经网络 1. 层级结构 2. 训练算法 3. 优缺点 （二）GAN 二、模型结构 （一）模型总体思想 （二）对CNN的改进 1. 全卷积网络 2. 消除完全连接层 3. 批规范化 （二）DCGAN框架结构 三、实验 （一）实验数据集 （二）实验细节 1. 预处理 2. 参数设置 3. 正式实验 （1） 在数据集LSUN上进行实验 （2）在人脸数据集上进行实验 （3）在数据集Imagenet-1K上进行实验 四、对DCGAN能力的实验验证 （一）使用GANs作为特征提取器对CIFAR-10进行分类 （二）使用GANs作为特征提取器对SVHN数字进行分类 五、研究和可视化网络的内部结构 （一）潜在空间 （二）可视化判别器特性 （三）操作生成器的表示 1. 忘记绘制某些对象 2. 人脸样本向量算法 六、总结和展望 论文链接：https://arxiv.org/abs/1511.06434 目录 一、预备知识 （一）卷积神经网络 参考博文： https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html 1. 层级结构 数据输入层/Input Layer：主要是数据预处理（去均值、归一化、 PCA / 白化 等）； 卷积计算层/CONV Layer：局部关联、窗口滑动（特征提取）；

1.1计算机视觉 （1）计算机视觉的应用包括图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等，下图展示了风格迁移案例： （2）图像的特征量非常之大，比如一个3通道的1000*1000的照片，其特征为3*1000*1000达到300万，如果第一个隐藏层有1000个单元那么W[1]有20亿个参数，计算量不仅大，而且由于图像样本相对于特征实在是太少，导致很容易过拟合，所以需要其他的方式来连接，即卷积。 1.2边缘检测示例 （1）卷积运算是输入图像与过滤器（也叫核）进行的运算，得到输出图像。卷积核与图像对应的位置相乘求和得到一个新值，如下图所示： 输出中第一个绿色框的值为： （2）每个不同的核可以检测到不同的边缘特性，如下面的核就可以检测到图像的垂直特性，即输入图像中的边缘会在输出图像中用白色显示出来，非边缘部分显示为黑色或灰色。同理还有其他水平边缘检测等各种核（过滤器）。 1.3更多边缘检测的内容 （1）除了上面提到的卷积核，还有其他许多卷积核，把上面3*3的卷积核看成9个参数，然后不是通过人工的确定，而是通过神经网络来学习这些参数，这就是卷积神经网络。 1.4Padding （1）边缘不填充会有两个缺点：第一是随着不断卷积，图像会变得越来越小，有时你可不想让它变小；第二是最角落的点只被使用了一次，这意味着在下传的过程中丢掉了图像边缘位置的信息。如下图所示（角落的绿色点只被计算了一次

摘要： 近年来，机器人自动货仓技术逐步成为焦点，尤其在亚马逊挑战赛(APC). 一个全自动化货仓抓取系统(picking-and-place system)要求robust vision从而能够在复杂环境，自遮挡，传感器噪声以及大量物体的情况下准确的识别放置物体。在这篇文章，我们提出一种利用multi-view RGB-D data, self-supervised, data-driven learning的方法来克服这些困难。 在该方法中，我们通过全卷积网络(fully convolutional neural network)分割和标记场景中多个视角，然后拟合预先扫描的3D模型和分割结果得到6D位姿。训练用于分割的深度学习网络需要大数据量，我们提出自监督方法(self-supervised method)来生成大量带标签的数据集，省去了繁琐的人工分割。我们在多种场景下证明该方法可以可靠地估计6D物体姿态。 I. Introduction 近二十年来，自动货仓技术快速发展，满足了电商的需求，提供了更快、更经济的传送。然而，一些任务仍很难实现自动化。亚马逊致力于解决以下两个任务：1)picking an instance of a given product ID out of a populated shelf and place it into a tote; 2