基于生成对抗网络的图像翻译技术研究
这是一篇关于生成对抗网络,图像翻译,自监督学习,扩散模型,模块化设计的论文, 主要内容为近年来,计算机视觉领域在硬件算力和深度学习算法的加持下有了长足的发展,许多传统视觉算法无法解决甚至难以想象的视觉任务在深度学习算法的发展浪潮中得以解决。图像翻译作为其中应用最为广泛的一类任务,得到了长足的发展。在本文中,我们将围绕图像翻译领域中的两个典型任务,即实例级图像到图像翻译和文本到图像翻译展开系统性的研究。具体来说,实例级图像翻译任务是在保留原始背景的前提下,将图像中的个体实例从一个类别转换为另一个类别,同时保证生成的新图片具备良好的视觉效果的任务。文本到图像翻译则是根据输入文本信息生成与之对应的图像。通过对国内外相关课题进行研究之后,本文将聚焦于复杂场景下的的实例级图像翻译与电商场景下的文本到图像的翻译任务。针对前者现有方法形状和问题变化不充分的问题,以及后者现有技术不适配电商场景且计算代价大的问题,本文将从模型设计、监督信息构建以及组件优化等方面进行整体优化设计。简单来说,本文的创新点可以归纳为以下三个方面:1)针对无监督实例级图像到图像翻译任务,本文基于进一步发掘和利用掩码信息在生成过程中的引导作用提出了一种掩码引导下的可形变实例级图像翻译算法MGD-GAN++。该算法基于MGD-GAN算法进行设计,在MGD-GAN将任务划分为掩码形变和掩码引导下的图像生成基础上,为掩码形变阶段引入了全新的监督数据构建方法——对齐监督,进一步充分利用了数据集中的掩码信息;在掩码引导图像生成的环节,模型设计角度引入了专注于前景的掩码感知判别器,进一步提升了模型的前景图像生成能力。2)针对电商场景下的文本到图像翻译任务,本文基于大型预训练语言模型设计了新颖的模块化图像到文本翻译模型LM-TIM。该算法根据电商场景下独特的文本风格构造了独特的文本特征提取器,以大型预训练语言模型强大的文本内容理解能力为基础,结合了扩散模型的高质量图像生成能力完成了整体算法设计,并且在功能上采用了模块化设计,降低单阶段任务难度的同时,优化了整体流程,缩减训练时间成本的同时,使得整体功能易于调整和扩展。3)本文在多个主流数据上进行了充足的实验,从定性的可视化效果和定量的评价指标上多方位展示了本文方法的性能优势。
基于生成模型的零样本图像分类研究与实现
这是一篇关于零样本学习,图像分类,扩散模型,对比学习,花类识别的论文, 主要内容为现有的深度学习模型的性能很大程度上依赖有标注的图像数据的数量,这对传统图像识别算法在识别稀有物种或随着社会发展而出现的新物种等无法获取大量的有标注图像数据场景提出了挑战。零样本图像识别技术应运而生,专门研究如何在数据有限的场景下保持较高的图像识别精度。零样本学习的出发点是模仿人类的学习过程。人类可以通过他们已经掌握的概念直接推导出未知对象的概念。零样本学习旨在将辅助信息数据融入现有的图像识别数据集中,帮助深度学习模型实现概念迁移,辅助信息通常是提取特定物种概念的语义信息。在最初的零样本学习算法中,通常使用基于映射的方法将图像特征映射到语义空间。训练模型使每个映射的图像特征与其对应的语义向量接近,并在测试过程中在语义空间中进行最近邻搜索。虽然基于映射的方法在传统的零样本学习中表现良好,但在更现实的场景中其表现极差。由于生成对抗网络的快速发展,从语义信息生成特定对象的图像数据已经成为可能。基于生成对抗网络的生成零样本学习方法可以为可用于训练深度学习网络的零样本项目补充大量图像数据,显著提高模型在广义零样本学习场景中的性能。(1)大部分基于生成模型的零样本学习方法使用生成对抗网络,然而,该方法存在模式崩溃和训练困难等问题。本文引入了一种新的生成器——扩散模型。该模型逐步添加高斯噪声并进行去噪处理,利用U-Net预测原始图像特征中的噪声,具备易于训练的简单易收敛特性。在CUB、AWA2、SUN、FLO数据集上的实验结果表明,扩散模型提高了图像特征生成的质量,同时保证了高效的训练过程。(2)图像特征混淆一直是限制图像特征分类器分类准确率的难题。对比学习是一种无监督学习的方法,可以解决特征混淆问题。本文采用对比学习的方式,将生成的图像特征嵌入到中间空间,并通过比较同一种类和不同种类中的图像特征样本相似度来进行分类。实验结果表明,对比学习模块可以有效缓解图像特征混淆,并在CUB、AWA2、SUN、FLO数据集上展现出很好的分类效果。(3)本文成功地训练了基于扩散模型和对比学习的零样本学习模型,并将其应用于罕见花卉识别系统。该系统采用浏览器/服务器架构,前端采用vue框架搭建,提供用户注册登录、图像上传、图像识别结果展示和用户反馈等功能。后端采用nvidia triton框架完成图像识别计算处理、系统日志收集和数据存储等功能。
基于扩散模型和频域特征提取的微表情识别
这是一篇关于微表情识别,扩散模型,数据增强,视觉Transformer,频域空间的论文, 主要内容为微表情以其微弱性和自发性而闻名。它往往能反映一个人的真实情绪,揭示人们试图隐藏的真实情感,因此在测谎、刑事侦查、医学和犯罪心理学等领域有重要的应用价值。然而,微表情识别也面临着诸多困难,如数据量少、特征提取难、不确定性高等。这些性质使得微表情识别(MER)的任务成为一种挑战。为了解决这些问题,本文主要从两个角度对基于深度学习方法的微表情识别进行了创新研究和实验。具体内容包括:(1)针对微表情数据样本小的问题,本文提出了一个基于隐式扩散模型(DDIM)的微表情扩散模型(MDM),利用提出的交叉注意力U-Net(CAU-Net)替代DDIM中原有U-Net,使得生成的图片更加稳定清晰。利用现有的一些微表情图片数据进行训练,从而产生大量的微表情数据。另外通过设计的融合采样过程(FSP),使得模型可以更加便捷地与其他分类模型相结合。由于加入了大量通过MDM生成的微表情数据,使得微表情样本少的问题得以解决。通过加入现有的几种方法进行实验对比,证明所提出的方法可以有效提高微表情识别的准确性。(2)针对微表情特征提取难问题,本文提出了一种创新的相位驱动Transformer(PDT)网络来完成MER任务。具体来说,振幅和相位信息由两个生成网络产生,然后利用融合模块将它们融合在一起,进行后续的网络训练。由于加入了图像在频域中的特征,更好地增加了特征的丰富性和多样性,从而使模型提取到更有效的信息,解决微表情特征不明显的问题。为了解决数据样本量小造成的不确定性高的问题,本文采用密集相对定位损失法,通过提高模型的感受野,增强模型的认知能力从而使得模型鲁棒性增加。实验都是在三个公共数据集SMIC、SAMM和CASME II上进行的。在三个数据集联合数据集上,未加权平均F1-score(UF1)和未加权平均召回率(UAR)分别为83.68%和84.61%,在单个数据集上的效果也有略有改善。结果表明,该方法的性能优于其他方法。
基于生成模型的零样本图像分类研究与实现
这是一篇关于零样本学习,图像分类,扩散模型,对比学习,花类识别的论文, 主要内容为现有的深度学习模型的性能很大程度上依赖有标注的图像数据的数量,这对传统图像识别算法在识别稀有物种或随着社会发展而出现的新物种等无法获取大量的有标注图像数据场景提出了挑战。零样本图像识别技术应运而生,专门研究如何在数据有限的场景下保持较高的图像识别精度。零样本学习的出发点是模仿人类的学习过程。人类可以通过他们已经掌握的概念直接推导出未知对象的概念。零样本学习旨在将辅助信息数据融入现有的图像识别数据集中,帮助深度学习模型实现概念迁移,辅助信息通常是提取特定物种概念的语义信息。在最初的零样本学习算法中,通常使用基于映射的方法将图像特征映射到语义空间。训练模型使每个映射的图像特征与其对应的语义向量接近,并在测试过程中在语义空间中进行最近邻搜索。虽然基于映射的方法在传统的零样本学习中表现良好,但在更现实的场景中其表现极差。由于生成对抗网络的快速发展,从语义信息生成特定对象的图像数据已经成为可能。基于生成对抗网络的生成零样本学习方法可以为可用于训练深度学习网络的零样本项目补充大量图像数据,显著提高模型在广义零样本学习场景中的性能。(1)大部分基于生成模型的零样本学习方法使用生成对抗网络,然而,该方法存在模式崩溃和训练困难等问题。本文引入了一种新的生成器——扩散模型。该模型逐步添加高斯噪声并进行去噪处理,利用U-Net预测原始图像特征中的噪声,具备易于训练的简单易收敛特性。在CUB、AWA2、SUN、FLO数据集上的实验结果表明,扩散模型提高了图像特征生成的质量,同时保证了高效的训练过程。(2)图像特征混淆一直是限制图像特征分类器分类准确率的难题。对比学习是一种无监督学习的方法,可以解决特征混淆问题。本文采用对比学习的方式,将生成的图像特征嵌入到中间空间,并通过比较同一种类和不同种类中的图像特征样本相似度来进行分类。实验结果表明,对比学习模块可以有效缓解图像特征混淆,并在CUB、AWA2、SUN、FLO数据集上展现出很好的分类效果。(3)本文成功地训练了基于扩散模型和对比学习的零样本学习模型,并将其应用于罕见花卉识别系统。该系统采用浏览器/服务器架构,前端采用vue框架搭建,提供用户注册登录、图像上传、图像识别结果展示和用户反馈等功能。后端采用nvidia triton框架完成图像识别计算处理、系统日志收集和数据存储等功能。
基于生成模型的零样本图像分类研究与实现
这是一篇关于零样本学习,图像分类,扩散模型,对比学习,花类识别的论文, 主要内容为现有的深度学习模型的性能很大程度上依赖有标注的图像数据的数量,这对传统图像识别算法在识别稀有物种或随着社会发展而出现的新物种等无法获取大量的有标注图像数据场景提出了挑战。零样本图像识别技术应运而生,专门研究如何在数据有限的场景下保持较高的图像识别精度。零样本学习的出发点是模仿人类的学习过程。人类可以通过他们已经掌握的概念直接推导出未知对象的概念。零样本学习旨在将辅助信息数据融入现有的图像识别数据集中,帮助深度学习模型实现概念迁移,辅助信息通常是提取特定物种概念的语义信息。在最初的零样本学习算法中,通常使用基于映射的方法将图像特征映射到语义空间。训练模型使每个映射的图像特征与其对应的语义向量接近,并在测试过程中在语义空间中进行最近邻搜索。虽然基于映射的方法在传统的零样本学习中表现良好,但在更现实的场景中其表现极差。由于生成对抗网络的快速发展,从语义信息生成特定对象的图像数据已经成为可能。基于生成对抗网络的生成零样本学习方法可以为可用于训练深度学习网络的零样本项目补充大量图像数据,显著提高模型在广义零样本学习场景中的性能。(1)大部分基于生成模型的零样本学习方法使用生成对抗网络,然而,该方法存在模式崩溃和训练困难等问题。本文引入了一种新的生成器——扩散模型。该模型逐步添加高斯噪声并进行去噪处理,利用U-Net预测原始图像特征中的噪声,具备易于训练的简单易收敛特性。在CUB、AWA2、SUN、FLO数据集上的实验结果表明,扩散模型提高了图像特征生成的质量,同时保证了高效的训练过程。(2)图像特征混淆一直是限制图像特征分类器分类准确率的难题。对比学习是一种无监督学习的方法,可以解决特征混淆问题。本文采用对比学习的方式,将生成的图像特征嵌入到中间空间,并通过比较同一种类和不同种类中的图像特征样本相似度来进行分类。实验结果表明,对比学习模块可以有效缓解图像特征混淆,并在CUB、AWA2、SUN、FLO数据集上展现出很好的分类效果。(3)本文成功地训练了基于扩散模型和对比学习的零样本学习模型,并将其应用于罕见花卉识别系统。该系统采用浏览器/服务器架构,前端采用vue框架搭建,提供用户注册登录、图像上传、图像识别结果展示和用户反馈等功能。后端采用nvidia triton框架完成图像识别计算处理、系统日志收集和数据存储等功能。
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