Disentangled

人脸识别-3D:Disentangled Representation Laerning for 3D Face Shape

DisentangledRepresentationLearningfor3DFaceShape探索3D人脸形状的表示学习2019CVPR中科大张举勇摘要原文译文Inthispaper,wepresentanovelstrategytodesigndisentangled3Dfaceshaperepresentation.Specifically,agiven3Dfaceshapeisdecomp
alfred_torres·2020-07-14 07:05

【论文阅读】Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representations（ECCV2018 oral）...

目录相关链接方法亮点相关工作方法细节实验结果总结与收获参考文献相关链接：论文：https://arxiv.org/abs/1808.00948代码：https://github.com/HsinYingLee/DRIT方法亮点：提出一个内容判别器，用于判断编码器生成的图片内容性质是否一样的。相关工作：文章的提出主要是解决了unpaired-data的图像翻译问题。目前大多数的解决方法都是基于Cyc
baobo8666·2020-07-09 13:16

ICML2019: Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations

ICML2019:DomainAgnosticLearningwithDisentangledRepresentations引言目前的domainadaptation考虑了两种情况：singlesource&singletarget（认为源域为一种分布，目标域为一种分布，进行adapt）;multi-souce&singletarget（存在多个源域且为不同的分布，目标域为一种分布，进行adapt
cassiePython·2020-07-07 04:37

2019 ICCV之image matting:Disentangled Image Matting

DisentangledImageMatting当前的问题及概述：以前的大多数图像匹配方法都需要一个大致指定的trimap作为输入，并为trimap未知区域中的所有像素估计分数alpha值。直接从粗糙的Trimap估计alphamatte是先前方法的主要局限性，因为这种做法试图同时解决两个困难且本质上不同的问题：识别Trimap区域内的真实混合像素，和为它们估算准确的alpha值。提出了AdaMa
matlabLKL·2020-06-25 22:42

Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representations（ECCV18）

3DisentangledRepresentationforI2ITranslationtwovisualdomains：X∈RH×W×3\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{H\timesW\times3}X∈RH×W×3，Y∈RH×W×3\mathcal{Y}\in\mathbb{R}^{H\timesW\times3}Y∈RH×W×3unpairedsamples：x∈Xx\i
o0Helloworld0o·2020-05-10 16:25

论文笔记Disentangled Person Image Generation阅读笔记

在NIPS2017上该团队已经为我们贡献了：poseguidedpersonimagegeneration这篇非常棒的文章，在CVPR2018中，他们推出的更新的这篇文章不仅仅解决了换pose问题，还实现了”随心所欲“的换装换pose，今年spotlight。在这里提到的前一篇文章可复现度很高，可以尝试，后者我们团队中有人尝试过，但并不理想，作者什么时候会公布代码我们不得而知。该模型分为三个分支，
DADADA开飞机的DATA·2019-12-07 23:14

《Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations》ICML 2019

这篇文章是ICML2019上一篇做域适应的文章，无监督域适应研究的问题是如何把源域上训练的模型结合无lable的目标域数据使得该模型在目标域上有良好的表现。之前的研究都有个假设，就是数据来自哪个域是有着域标签的，其实这不太现实，就拿手写字识别打比方，不同的人使用不同的笔如纸张，那写出来的字会是不同的域的，识别的时候不可能模型还得需要知道待识别的字来自哪个域。这篇文章研究的内容是如何把有标注的源域信
pengcw·2019-07-25 16:00

论文笔记（一）【 Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition】

论文地址：论文大体分为两部分，第一部分是自己读文章时的记录，第二部分是自己总的感想。一、论文概述：1、在摘要中提出了DR-GAN的名字，给出了论文的三个创新点。（1）通过generator的encoder-decoder框架学习了生成和判别的表示（representation）；（2）这种表示是从姿态这种人脸变量得出。姿态（pose）代码传输到decoder，姿态的估计（estimation）传给
daydayjump·2018-07-07 11:17

人脸识别"Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition"

论文提出Disentangled表示学习-生成对抗网络。
cv_family_z·2017-09-06 16:31
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