Today Paper | Nesne oluşturma; görüntü uyumu; tarafsız veri işleme yöntemi; yüz sahteciliği algılama vb.
içindekiler
IGNOR: Derin öğrenmeye dayalı resim kılavuzlu nesne oluşturma
Alan doğrulamasına dayalı görüntü uyumu
İnsan Duruşu Tahmininde Tarafsız Veri İşleme Yöntemi Araştırması
Daha genel yüz sahteciliği tespiti için kullanılabilen yüz röntgeni
Tak ve Çalıştır kısıtlı metin oluşturma yöntemi
IGNOR: Derin öğrenmeye dayalı resim kılavuzlu nesne oluşturma
Kağıt adı: IGNOR: Görüntü kılavuzlu Sinirsel Nesne Oluşturma
Yazar: Thies Justus / Zollhöfer Michael / Theobalt Christian / Stamminger Marc / Nießner Matthias
Yayınlanma zamanı: 2018/11/26
Kağıt bağlantısı: https://paper.yanxishe.com/review/13549?from=leiphonecolumn_paperreview0319
Önerilen neden
Bu makale ICLR 2020 tarafından kabul edildi! Makale, yeniden yapılandırılmış nesnelerin yüksek gerçekçi oluşturma sonuçlarını oluşturmak için görüntü tabanlı oluşturma ve GAN tabanlı görüntü sentezini birleştiren, öğrenmeye dayalı bir görüntü kılavuzlu oluşturma teknolojisi önermektedir.
Makalenin teknolojisinin özü, perspektifle ilgili görsel efektlerle nasıl başa çıkılacağıdır.Bu sorunu çözmek için, yazar önce perspektiften bağımsız olarak hedef nesnenin görünümünü sentezlemek için belirli bir nesneye dayalı derin bir sinir ağını eğitti. Yazar, bir nesnenin yüzeyindeki vurgular gibi perspektifle ilgili efektlerle başa çıkmak için, perspektifle ilgili etkileri daha fazla tahmin etmek için EffectsNet'i ortadan kaldırdı. Yazar, makale yönteminin sentetik ve gerçek veriler üzerindeki etkinliğini niteliksel ve niceliksel olarak kanıtlamıştır.
Alan doğrulamasına dayalı görüntü uyumu
Kağıt adı: Alan Doğrulaması aracılığıyla Derin Görüntü Uyumlaştırma
Yazar: Wenyan Cong
Gönderme süresi: 2020/1/1
Kağıt bağlantısı: https://paper.yanxishe.com/review/13544?from=leiphonecolumn_paperreview0319
Önerilen neden
Önem:
Görüntü sentezi, görüntü işlemede önemli bir işlemdir, ancak renk bilgilerinin arka plandan veya diğer resimlerden ön plana aktarılması, sentezlenen görüntünün kalitesini ciddi şekilde düşürecektir. Görüntü koordinasyonu için, görüntü koordinasyon teknolojisinin gelişimini büyük ölçüde engelleyen kamuya açık yüksek kaliteli veri seti yoktur. Son yıllarda, görüntü uyumu için derin öğrenmeyi kullanmaya çalışan az miktarda çalışma yapılmıştır, ancak eşleştirilmiş bileşik görüntüler ve gerçek görüntülerin elde edilmesi son derece zordur. Görüntü koordinasyon veri setlerine katkıda bulunmak için COCO tabanlı sentetik görüntüler (sırasıyla Adobe5k, Flickr, day2night) kullanıyoruz ve mevcut dezavantajları çözmek için derin öğrenme eğitimi yoluyla denetim bilgileri üretiyoruz.
Yenilik:
1. Dört alt veritabanından oluşan bir görüntü uyum veritabanı oluşturuldu ve yayınlandı.
2. Alan doğrulama konseptini önerdi ve alan doğrulamasına dayalı bir görüntü uyum algoritması denedi.
İnsan Duruşu Tahmininde Tarafsız Veri İşleme Yöntemi Araştırması
Bildiri Başlığı: Şeytan Ayrıntılarda Gizlidir: İnsan Duruşu Tahmini için Tarafsız Veri İşlemenin İncelenmesi
Yazar: Junjie Huang
Gönderme süresi: 2019/12/1
Kağıt bağlantısı: https://paper.yanxishe.com/review/13543?from=leiphonecolumn_paperreview0319
Önerilen neden
Bu makalenin araştırma önemi:
Şu anda, insan duruş tahmini üzerine yapılan araştırmalar esas olarak yukarıdan aşağıya yöntemle sınırlıdır. Bununla birlikte, eğitim ve tahminin temel bileşenleri için, veri işleme, tahmin olarak düşünülmemiştir. Buna dayanarak, bu makale bunu bir başlangıç noktası olarak alır ve yukarıdan aşağıya tutum tahmin edicilerinin çalışmasında önyargılı veri işlemenin rolünü önerir.
Bu makalenin yenilikleri:
1. UDP, mevcut SOTA insan pozu tahmin algoritmasındaki standart kodlama ve kod çözme yöntemlerinde büyük istatistiksel hatalar sorununu çözer.
2. Algoritma, çevirme testinin neden olduğu hizalanmamış sonuçlar sorununu çözer.
3. Algoritma, modelin karmaşıklığını temelde artırmadan algoritma performansını etkili bir şekilde iyileştiren tak ve çalıştır özelliğidir.
Daha genel yüz sahteciliği tespiti için kullanılabilen yüz röntgeni
Kağıt adı: Daha Genel Yüz Sahteciliği Tespiti için Yüz Röntgeni
Eser sahibi: Lingzhi Li1
Gönderme süresi: 2019/12/1
Kağıda bağlantı: https://paper.yanxishe.com/review/13542?from=leiphonecolumn_paperreview0319
Önerilen neden
Bu makalenin araştırma önemi:
Bu makale Microsoft Research Asia'dan bir araştırma makalesidir. Bu makalede yazar, yüz değişikliğinden sonra görüntü verilerini bilmesi gerekmeyen ve yüz değiştirme algoritmasını bilmesine gerek olmayan bir yöntem --- yüz röntgeni önermektedir. Yüzü değiştirin ve değişimin sınırını gösterin.
Bu makalenin yenilikleri:
Yazar tarafından önerilen yeni Face X-Ray modelinin iki ana özelliği vardır: bilinmeyen yüz değiştiren algoritmalara genelleme yapabilir ve yorumlanabilir yüz değiştiren sınırlar sağlayabilir. Böylesine mükemmel nitelikler elde etmek için hile, yüz değiştirme algoritmasının genel sürecinde gizlidir. Mevcut endüstride, hakim yüz değiştirme algoritmalarının çoğu genellikle üç bölüme ayrılabilir: algılama, değiştirme ve füzyon. Bu makalenin yeniliği, yeni model Face X-Ray'in üçüncü aşamada oluşan hatalar tespit edilerek test edilmesidir.
Tak ve Çalıştır kısıtlı metin oluşturma yöntemi
Bildiri Başlığı: TAK VE OYNAT DİL MODELLERİ: KONTROLLÜ METİN ÜRETİMİNE BASİT BİR YAKLAŞIM
Yazar: Sumanth Dathathri
Gönderme süresi: 2019/12/1
Kağıt bağlantısı: https://paper.yanxishe.com/review/13541?from=leiphonecolumn_paperreview0319
Önerilen neden
Bu makalenin araştırma önemi:
Ortak dil modeline dayalı olarak, yazar, üretilen cümlelerde farklı özniteliklerin modellenmesi için bir öznitelik modeli önermektedir.Bu model, birden çok öznitelik üzerinde kısıtlı metin oluşturulmasını gerçekleştirebilir. Ek olarak, yazar tarafından önerilen yeni PPLM yönteminin orijinal dil modelinin yapısını değiştirmesine gerek yoktur ve öznitelik kontrol etkisinde önemli bir gelişme elde etmek için yalnızca iki modeli aynı anda eğitmesi gerekir.
Yenilik:
1. Bir tak ve çalıştır kısıtlı metin oluşturma yöntemi-PPLM önerin.
2. PPLM'nin dil modelinin yapısını değiştirmesi gerekmez, sadece iki modeli aynı anda eğitmesi gerekir.
Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
