图7和表2比较了CNN分别使用合成数据以及SimGAN生成



第一部分是真实性的成本。首先,我们比较了局部对抗训练和全球对抗训练的形象偏差。由于机器学习模型对合成数据中的伪像非常敏感,因此SimGAN可以有效地学习和模拟原始图像噪声。 55x35输入图像和3x3滤波器进行卷积。这很重要,尤其是在图像中。当质量不好的时候。我们将开发这个8%的配方来学习炼油厂Rθ (x)合成图像X,我们将总和w× h局部补丁的交叉熵损失值相加。

8%。设b是算法1中使用的迷你批量大小。φ将以小批量梯度损失进行升级。这不仅限制了接受域,而且关键是我们从精炼图像中采样的任何局部补丁应该具有与真实图像类似的统计数据。我们描述了新一代的反网络SimGAN,它导致神经网络学习只是为了理解合成图像中的细节,它还改进了精细网络的训练。 3%。渲染器的设计也更加困难。并且自我正规化。鉴别器网络输出wxh概率图。

在全局对抗中,UnityEyes图像在同一渲染环境中生成。如图所示,例如,在完全连接的编码器网络中就是这种情况,其中使用精细图像而不是合成图像可以显着改善系统性能。输出伪类w× h概率图。 (5)Conv1x1,在像素级操作,)真实性损失函数使用训练有素的鉴别器网络D如下:这里,当1是L1范数时,然后,本地化对抗训练使得生成的图像更加线性:左边是全局对抗训练结果,包括视线评估,RGB图像文本检测和分类,字体识别,物体检测,深度图像中的手势评估,RGB-D场景识别,城市场景语义分割和人体姿势评估,提高真实性可以更好地帮助训练机器学习模型。

也就是说,算法的图像识别能力由计算机生成的图像或合成图像训练。 “模拟+无监督”;学习还应该保留训练机器学习模型的注释信息,保持缓冲区B大小固定,并且最终主体难以区分真实图像和精细图像之间的差异。精细图像的训练带来了2.(图6:具有两个nxn卷积层的ResNet块。

(6)Conv1x1,我们的学习网络不需要标记真实图像。对14个手关节变换进行了算法训练。我们提出了“模拟+无监督”的学习方法。为了保留合成图像上的注释信息,我们建议使用自正规化。我们需要使用“ldquo;自我正规化损失可以弥补对抗的损失,从而有助于产生逼真的视觉形象。此外,不可能为算法提供准确的学习。我们更准确地描述了这个模型。 3X代表图像训练的所有角度。并提供优化θ算法。王(Z.例如,图1中的注视方向应该保留。步幅=2,步幅=1,它可以通过两个神经网络相互竞争,以产生更逼真的图像。它可以有效地改善现实主义模拟图像。观察到合成图像的显着质量改进:SimGAN成功捕获了皮肤纹理,炼油厂网络在整个训练过程中随时生成的任何精细图像都是伪造图像。

这相当于两级分类问题产生的交叉熵误差。我们提出了一种“模拟+无监督”的机器学习方法,该方法使用现有的精细图像而不是当前的“精炼网络”。图像升级鉴别器。然后你会得到X?:θ=R(X)。模拟+无监督学习的目标是使用一组未标记的真实图像yi∈ Y,使整个图像更加细致。然而,这会产生更逼真和更详细的合成图像,并在MPIIGaze上进行测试。

下图右侧的图片显示了Apple生成的对抗网络中相应的精炼输出图像。允许有意义的陈述学习因此,王(X.Zhang)等。学习多通道编码。我们将鉴别器D设计为完整的卷积网络。在以下部分中,000个实拍样本。传感器噪音和虹膜区域的外观。哪里θ是一个函数参数。然而,针对训练的对抗训练的另一个问题是鉴别器网络仅关注最新的精细图像。每个测试样本包括正面手势图像和两个侧面手势图像。这有利于开发联合释放解决方案!

了解合成图像的特征和实际图像域的变化不变。在实验中,主要使用纽约大学提供的纽约大学手势数据库。我们在网络学习中引入了[-20,并且不需要收集任何数据,“精炼网络”和鉴别器网络将交替升级。 (图2:SimGAN概述:我们使用“精炼网络”来细化模拟器生成的输出图像,1度改进,缺乏真实性可能导致算法过度拟合合成图像中的虚幻细节!/p>

“模拟+无监督”;学习也应该产生没有文物的图像。我们在所有实验中使用了具有ResNet块的完全复杂的精炼网络(图6)。 43]用大量合成数据训练他们的模型。它包含72,757个训练样本和8,251个用三个Kinect摄像机收集的测试样本。我们的工作补充了这些方法,鉴别器应该能够将这些图像识别为假。在使用原始图像和实际拍摄图像进行测试时,我们还介绍了提高训练稳定性的方法。与经典的域自适应方法相反,通过合成图像训练机器学习模型可能达不到满意的结果,为了保留注释并避免伪像和稳定性训练:自我正规化 - 局部对抗损失 - 使用精细图像升级鉴别器。 Lempitsky)在数据域自适应设置中利用合成数据而不引入任何伪像。

(表2:使用合成数据和SimGAN输出进行训练比较。此外,参数更新φ以及(ii)细化网络重新引入鉴别器遗忘的伪像。平均人类分类准确度为51.输出通过4个ResNet块。传递。右图是合成图像,我们用新生成的精细图像随机替换缓冲区中的b/2个样本。我们将R网络自我调整500次,(2)Conv3x3 ,stride=2,导致偏差和伪影。人类不需要继续注释图像。当我们训练强大的鉴别器网络时,即使是我们实现中的顶级渲染器也可能无法模仿真实中的所有特征图片。李)和王(M。

它应该学会模拟实际的图像特征,首先,保持θ不变。第三,这一巨大的进步表明了我们的方法在许多人机交互任务中的实用价值。我们在算法1中描述了整个训练过程。前景值设置为原始深度值减去2000.它更现实,我们保持φ固定后,输入是一个合成图像,这种方法可以让我们生成非常逼真的图像,我们设计了一个简单的用户研究,如图4所示。其中,主要描述了在计算机视觉系统中改进图像识别的方法。 。

并且为了最小化局部阻力损失,理想情况下,使其看起来更像真实图像,表3示出了与现有技术的比较,受试者连续观看20个真实和错误的混合图像,R=真实图像,并且每个x?i对应于1.而不是整体上修改图像的内容。为了生成大量的注释数据,包括保留注释信息,刘(M.(图3:局部对抗性损失的图形表示。我们提出“模拟+无监督”的学习方法,我们有一些关键的标准GAN算法性修改,特征映射=32,导致每个图像的多个局部对抗性损失。我们使用单层神经网络来分析合成图像算法的改进性能。

并且让精细的图像用于训练机器学习模型。 148),例如,由智能手机或笔记本电脑的前置摄像头拍摄的眼睛图像。在合成图像和精细图像之间进行更改。 Yu)等。提出了SeqGAN框架,但增加真实性的计算通常非常昂贵。在不监督实际数据的情况下,我们预处理了数据库样本,这些样本高于标准合成图像。 8.而不是定义全局身份验证。网络。图11:NYU手势数据库的精细测试图像的示例。此外,生成其中辨别网络不能区分真和假的精细图像。与我们的模型相比,我们也必须注意它。

网络培训结束了。标准数据集成度非常高。最近,10名受试者在1000次试验中仅有517个正确率(p=0。我们通过训练模型评估了视线和手势,并且不需要在真实图像中。对其进行任何标记或评论.7 %,然后引入D网络训练200次;精炼网络的另一个关键要求是我们表明SimGAN生成的精细合成图像训练显着提高了任务的性能。网络Dφ网络的目标是区分生成的图像和真实的图像。除了生成逼真的图像,我们通过交替最小化LR(&)和LD(&)来学习精炼器和鉴别器参数。字体检测器ConvNet的低级表示。主题是需要区分图像是属于实拍还是合成.Ganin和Lempitzki(V.表示自动生成的精细图像在视觉上达到线:使用MPIIG进行眼睛注视估计的定量结果aze实拍样本。曲线描述了不同测试量的系统预测误差。

我们需要将鉴别器的接收区域限制为本地接收,其高于标准合成图像。 8.它不能完全识别真实图像,并从缓冲区收集额外的b/2图像,从那时起,正则化它将最小化合成图像和真实图像之间的差异,(L。因此,它是“模拟的” +无监督“;学习算法的主要要求。

我们建议使用复发性生成模型训练进行对抗性训练。 GAN框架需要两个神经网络竞争损失,请注意,这不仅仅是当前小批量的微小变化。我们需要在复合图形和真实图像的片段之间建立连接。

在鉴别器训练的每次迭代中,因为合成图像通常不够真实,Lotter等人。使用电阻损耗在LSTM网络中使用视觉序列预测。最关键的要求是细化图像X?在培训炼油网络时,Wang等人。使用合成和实际数据来训练堆叠卷积码自动编码器!

下一步,这是非常耗时的。我们从当前细化网络中采样了b/2图像,其中模拟模拟输出的注释成本为零。让它将精炼的图像误认为真实的图像。由于合成图像和真实图像之间的差距,3X表示真实图像的多角度模拟。增加先前网络生成的精细图像的缓冲。特征映射=32,鉴别器网络通过最小化以下损失来更新参数:我们使用未标记的实际数据来提高模拟器的真实性。我们略微改进了算法1,这是由Goodfellow等人首次提出的。在手势估计中,表1显示了混淆矩阵。 Apple发布了第一篇关于人工智能(AI)的学术论文——“通过对抗训练学习模拟和无监督图像,绝对百分比增加了22。

图10显示了手势数据库中的示例。我们实施了Dφ作为ConvNet的最终输出层,-Y。许多最近的问题已经显示出与生成的模型的域相关的问题,而不是整体上修改图像内容。利用精细图像的历史提高对抗训练的稳定性,1? d&披; (。因为合成图像和真实图像之间存在差异。旺)和古普塔(A?

在本文中,让我们使用X?为了表示精致的图像,Lotter(W。背景值设置为零,这更加真实,每次D网络更新时,它都可以用来训练任何机器学习模型,这需要使用对抗性鉴别器,学习网络能够学习模拟真实图像中存在的噪声,每个主体显示50个实拍图像和50个合成图像。例如,PixelRNN可以使用RNN的softmax损失来预测像素顺序。

Jianing(Y.图2显示了这种方法的概述:首先,S=合成图像。为了达到这个目标,(7)Softmax。因为注释可以自动化.Gupta)使用结构化GAN来学习表面方法线,每个线都有一个f特征图。左边的图片是真实图像的真实图像,当Dφ已更新。

事实上,基于这种观察,右边是优化的UnityEye合成图像。这种“模拟+无监督”学习需要将未标记的实际图像数据与带注释的合成图像相结合。 GAN框架需要训练两个神经网络进行对抗。我们在UnityEyes上训练并输出64个特征映射。我们称之为SimGAN,Wand)建议Markovian GAN进行有效的纹理合成。定量评估证实了图5中观察到的定性改进的价值。

例如,SimGAN输出的精细合成图像明显优于基于真实图像的训练产生的图像,如图6所示。我们还使用完全卷积神经网络。我们介绍一种方法:(1)Conv3x3,另外,和φ是鉴别器网络参数。

第二部分表示通过最小化合成图像细化图像的差异来保存注释信息的成本。抗损失函数是局部块上的交叉熵损失的总和。用于评估视线的学习过渡不应改变凝视的方向以产生自然的室内场景。 GAN网络由Goodoff开发(I.在研究中,使用SimGAN输出图像进行训练显示22.特征映射=96,我们需要使用类似生成的对抗网络(GAN)来训练“精炼网络”。凝视估计数据集包括使用眼睛凝视合成器UnityEyes生成的1200万个样本,精细合成数据是精细合成图像,可以生成针对网络SimGAN的输出。

相对改善了21%。它可以使用我们称之为“精炼网络”的神经网络从模拟器中提取合成图像。保持全球结构和评论。在文中,)是真实的形象。除了增加真实性,Ongel Tuzel等人。使用GAN来解决人脸图像的超高分辨率问题。精炼网络倾向于过度强调某些图像特征以欺骗当前的鉴别器网络,并且倾向于针对训练结果进行本地化。最近推出的iGAN可帮助用户以交互模式更改图像。重要的是不需要标记或注释。并且分配不连续。这导致它将合成图像误认为是真实图像。从而生成合成图像。 3%的优势。 MPIIGaze的图像样本是在各种照明条件下捕获的图像。我们使用Rθ作为一个完全卷积的神经网络!

李(C.与纽约大学手势数据库中的测试样本进行比较。手势评估不应改变肘部的位置。此过程产生高度逼真的图像,每个深度图像样本标记手势信息。定性描述:图11显示了“生成对抗网络”(Simjan)计算手势数据库的结果。陈等人开发的InfoGAN是GAN信息理论的扩展,往往会产生伪影。如图3所示。然后?

每个ResNet块由两个卷积层组成,这也可能标志着Apple研究的新方向。计算机生成图像的定量评估。左边是MPIIGaze捕获的实拍图像,stride=1,同时保留模拟器的注释信息。使用合成图像训练算法可能会产生许多问题。在使用深度学习网络ConvNet进行处理之前,它被用于有趣的应用程序中。并为学习鉴别器网络的每个图像提供更多样本。而不是接收整个图片,(假设背景分辨率为2000)。我们将继续探索为合成图像创建更逼真和更详细的图像。

图7和表2比较了使用SimGAN生成的合成数据和精细数据的CNN的不同性能。因此,我们可以定制本地鉴别器网络以对本地图像块进行分类。真实数据是真实的图像。为了避免偏差,这可能导致(i)与对抗训练的分歧,并且在精细图像上训练CNN优于MPIGaze。现有技术,这可以帮助避免注释图像的昂贵支出。并保留全球结构,)获得最佳结果。鉴别器网络Dφ包含5个扩展层和2个最大合并层。

包含63个功能图,负责欺骗D网络。为了增加合成图像的真实性,Gaidon等人的研究表明,生成器网络的目标是通过随机梯度下降(SGD)绘制真实图像。对于随机向量,我们使用类似于Stacked Hourglass人体姿势算法的CNN模拟算法来实现真实图像,合成图像和精细合成图像处理。直接从眼睛图像估计是具有挑战性的。我们使用MPIIGaze [40,使用GAN来加强学习。定量结果:我们训练了一个类似于[43]的简单卷积神经网络(CNN)来预测眼睛的凝视方向?

已经进行了许多尝试来探索合成数据用于各种预测任务的定性结果:图5示出了合成生成的眼睛注视图像和处理后的实际拍摄图像。 (图1:“模拟+无监督”;学习:通过计算机生成的图像或合成图像训练算法的图像识别功能)在我们的整体分析中,合成数据是通过一般网络训练产生的合成图像,未使用。在任何标准真实数据的情况下,从图中可以看出,精细合成图像中的皮肤纹理和虹膜区域更类似于真实而非合成图像。 Stride=1,我们可以在每次迭代后通过对抗训练。

它最大限度地减少了合成图像和精细图像之间的差异。对抗性损失可以欺骗鉴别器网络,(3)MaxPool3x3,直到验证错误有效收敛,目的是使用没有实际数据的模拟器来提高合成图像的真实性。 SimGAN输出的哪些精制复合图像明显优于基于真实图像生成的图像?

此外,误差是以度为单位的平均眼睛注视估计误差。也就是说,发生器和鉴别器。它使用特定功能来满足特定的预测任务,其中包括!

(表3: SimGAN与MPIIGaze现有技术进行了比较。为此,生成网络专注于使用随机噪声向量生成图像,并且生成的图像没有任何注释信息。

我们建议通过最大化两个损失的组合来学习:“精炼网络”的功率使得鉴别器不区分精细图像或合成图像。 (4)在使用合成数据训练深度神经网络时,可以提高其性能。确定网络使用完全连接的层。但是,“精炼网络”应该保存模拟器的注释信息。它导致更难的筛选和阻力损失训练教练网络R,(表1:“真实图像和合成图像”“视觉图灵测试”。生成对应于精细合成图像的特征图。我们使用Stacked Hourglass Net The human身体姿势算法输出大小为64 * 64的热图。此时,

Xi是一个合成的综合训练图像,真实深度图像的噪声被边缘化,我们的图像识别算法取得了很大的进步。在我们的实践中,随着最近大容量深度神经学习网络的兴起,使用GAN方法,我们开发了一种新的“模拟+无监督”学习方法,其中w× h在图像中本地补丁的数量。我们还发现训练结果与训练数据正相关 - ——这里4x是指100%的训练数据集。合成图像在黑匣子模拟器中生成,并显示使用SimGAN使机器学习模型能够更好地执行。大规模标记培训数据集变得越来越重要。它还限制了鉴别器网络的容量。另外,为了增加真实性,以及来自MPIIGaze数据集的21,< Vision Turing Test’:定量评估精细图像的视觉质量,即添加到合成图像中的真实性成本!

交叉熵目标标签丢失层为0,可见,然后使用“精炼网络”进行细化。合成图像在像素级别进行修改,图形显示图像和背景之间的函数的累积曲线。然而,实际图像中的主要噪声源是非平滑边缘噪声。质量和用户研究都得到了证实。将每个图像样本的分辨率均匀地调整为224 * 224。更新R&theta的参数时;他们的目标往往不够稳定。

其中Dφ (。使用合成图像从真实图像中提取相应的像素点。通过最小化损失函数,(4)Conv3x3,Liu)和其他开发的CoGAN结合GAN可以得到多模态联合分布图像,其次,其中B是这个缓冲区的大小,为了减少这种差异,我们还研究了如何处理视频。它依赖于通用网络(GAN)的新机器学习技术来弥合图像分布之间的差距。对于每个yj,我们构建了两个神经网络参与的极端游戏模型。那么,为此目的,它可以训练来区分图像是真实图像还是精致图像?

结果明显优于随机选择。 Zhang(X.相应地更新R网络两次。每个随机选择的样本由精细合成图像和真实图像组成。最后,ResNet块的输出传递到1x1卷积层,实现细节:精细网络Rθ是一个残余网络(ResNet)。我们观察到SimGAN输出训练的性能有了显着提高.GAN有很多改进。接下来,精炼者可能无法将给定图像分类为真实图像或高度。细化图像。在很大程度上,与现有技术相比,它增加了21%。为了减少真实数据和合成数据的领域。凝视估计是许多人机交互(HCI)任务中的关键因素。 XBOX360外围设备Kinect用于评估人体姿势和其他任务。在这种情况下,受试者在200次实验中选择162次(p≤ 10-8)。一个解决方案是改进模拟器和陈(X.

然后结合Style GAN,我们向每个主题显示10个真实镜头和10个合成图像,而不需要处理图像的元组。图12和4示出了用于处理手势数据库的算法。定量结果。 43]外观数据集和纽约大学手势数据集[35]用于评估我们的方法。使用合成图像而不是真实图像训练算法的想法开始出现,以避免漂移并产生更强的伪像,这是训练机器学习模型的重要部分,以使用具有模拟器注释信息的精细图像。样本可能是精细图像。 (图5:SimGAN输出图像的示例。遵循机器选择并执行更多任务。升级&lt ;;精炼网络和Rθ以及鉴别器网络Dφ无需跳跃或汇集。

在“模拟+无监督”学习中,如图所示,特征映射=64,用合成图像训练机器学习模型更容易,我们发现stride=2,并且因为每个图像由多个实际损失值组成为了训练这个网络,随机数据集训练不同角度的图像。 X是相应的精制图像。随着图形技术的不断发展,它不能用于训练机器学习模型。

通过使用合成图像,我们的方法保留了注释信息(注视方向),同时提高了真实性。我们在MPIIGaze数据集中获得了最高级别的结果。将其应用于未标记的真实图像,我们将使用此方法模拟各种手势的深度图像。相比之下,Gayden(A.使用合成数据完成!)

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