针对传统去雾算法结果中颜色和对比度失真等问题,提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法。采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征,利用残差密集连接模块实现图像特征的交互,避免了梯度消失。由于其不基于大气散射模型,直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合,所以克服了物理模型的不精确性。去雾网络的训练采用生成对抗机制,由多尺度特征提取模块和残差密集连接模块构成的生成器估计清晰的无雾图像,由两个不同尺度感受野的子网络构成的鉴别器完成对抗训练。在RESIDE(Realistic single image dehazing)数据集上进行对比实验,结果表明本算法生成的去雾图像在全参考和无参考的视觉质量指标方面优于其他对比算法。

增值税 实施虚拟对抗训练。 安装 pip install git+git://github.com/aikindergarten/vat.git 如何使用 ip ... 4 + 2 == 42 False 参考 文件 代码

基于MNIST样式的自动编码器 （AAE）模型，可在高斯分布多元变量上对MNIST图像的样式信息进行编码。 这里使用的模型是从在第4所讨论的一个（监督对抗性自动编码）略有不同。 在本文中，仅解码器具有指示数字的标签。 鉴于此，我们还为编码器提供了标签。 路线图 简单的自动编码器 可视化潜在特征空间（样式空间）的脚本。 对抗式自动编码器，可将样式空间调整为高斯分布。 一个脚本，用于从随机样式矢量生成所有数字的图像。 设置 $ python3 -m venv pyenv $ source pyenv/bin/activate $ pip3 install -r requirements.txt 用法 $ ./mnist-sae.py --help usage: mnist-sae.py [-h] [--batch-size B] [--epochs E] [--lr LR]

使用FGSM进行快速对抗训练 使用FGSM对手实施快速对抗训练代码的存储库，能够在6分钟内训练强大的CIFAR10分类器，并在12小时内训练强大的ImageNet分类器。 由 ， 和。 请参阅我们的arXiv上的论文，这是由自由对抗训练纸灵感通过Shafahi等。 （2019）。 消息 12/19/2019-ICLR 2020接受 1/14/2019-arXiv发布并发布存储库 该存储库中有什么？ 带有针对MNIST，CIFAR10和ImageNet的随机初始化的FGSM对抗训练方法的实现 使用库进行和混合精度训练，以实现类似DAWNBench的加速 使用此代码库的预训练模型 ImageNet代码大部分是从派生的，并进行了相应的修改，以进行快速FGSM对抗训练 安装及使用 所有示例都可以在不使用PyTorch v1.0或更高版本进行混合精度的情况下运行 要使用混合精度培训，请按照的顶点安

好用的去噪声代码matlab 带对抗训练的深度卷积神经网络用于数字化胸部断层合成图像降噪 该存储库适用于以下论文： M. Gao，JA Fessler和H.-P. Chan，“具有对抗训练的深层卷积神经网络对数字化乳房断层合成图像进行降噪”， IEEE医学影像交易，2021年。DOI：。 数据 训练数据是使用模拟软件准备的。 乳房幻影是由产生的。 我们使用来自GE的基于Matlab的私有CatSim来模拟GE Pristina DBT系统。 尽管最近开放了一个开源，但它并未包含所有模块。 作为一种替代方法，可以在VICTRE软件包中使用以生成PV。 我们使用自己的SART算法和重构DBT。 如果您没有可用的侦察算法，则可以尝试使用VICTRE软件包中的FBP算法。 代码 要求 Python 2.7，TensorFlow 1.4.1。 训练 培训代码是根据以下存储库开发的，在开发培训代码时，您可能会发现它们很有用：，。 部署方式 要部署降噪器，请运行： python deploy_dngan.py 我们提供了5片重建的VICTRE幻影DBT映像（异型，带有某些MC）作为测试部署代码的示例

CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。 该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 实验设定 此存储库中使用的基本实验设置遵循使用的设置。 数据集：CIFAR-10（10个类） 攻击方式：PGD攻击 Epsilon大小： L无限边界为0.0314 Epsilon大小：绑定L2时为0.25（用于攻击）或0.5（用于训练） 培训批次大小：128 重量衰减：0.0002 动量：0.9 学习率调整 0.1代表时期[0，100） 纪元0.01 [100，150） 历时0.001 [150，200） 该存储库中使用的ResNet-18体系结构比Madry Laboratory小，但性能相似。 训练方法 1.基本训练 基本训练方法采用He

半监督文本分类的对抗训练方法 规范 此代码重现用 。 设置环境 请安装和 。 您可以使用此轻松设置环境。 下载预训练模型 请下载预先训练的模型。 $ wget http://sato-motoki.com/research/vat/imdb_pretrained_lm.model 结果 模型 错误率 基线 7.39 基准（我们的代码） 6.62 对抗性 6.21 对抗训练（我们的代码） 6.35 虚拟对抗训练 6.40 虚拟对抗训练 5.91 虚拟对抗训练（我们的代码） 5.82 跑 预训练 $ python -u pretrain.py -g 0 --layer

生成式对抗网络（GAN,generative adversarial network）对生成式模型的发展具有深远意义，自提出后立刻受到人工智能学术界和工业界的广泛研究与高度关注，随着深度学习的技术发展，生成式对抗模型在理论和应用上得到不断推进。首先，阐述生成对抗模型的研究背景与意义，然后，详细论述生成式对抗网络在建模、架构、训练和性能评估方面的研究进展及其具体应用现状，最后，进行分析与总结，指出生成式对抗网络研究中亟待解决的问题以及未来的研究方向。

为了有效地修复大面积破损的面部图像，使用了解码器-编码器结构的卷积神经网络作为生成模型，并在其部分层之间增加skip-connection，以增强生成模型的结构信息预测能力，同时引入对抗训练策略优化生成模型。该模型首先训练一个判别模型识别真实图像，再利用其判别待修复图像输入生成模型后所得到的输出是否为真实，以此为生成模型提供优化梯度。结合了卷积神经网络的结构信息预测能力和GANs对抗策略的优化能力，提高了图像补全的效果。在CelebA人脸数据集上进行的实验结果表明，该方法在补全大面积破损的图像任务上性能明显优于其他方法。