为了提高计算机视觉系统的泛化能力,要求利用大规模、多样化、带标注的图像数据集,对视觉模型进行充分的学习与评估.由于从实际场景中获取图像具有局限性,文中提出一种图像生成理论框架,称为平行图像.平行图像的核心单元是软件定义的人工图像系统.从实际场景中获取特定的图像"小数据",输入人工图像系统,生成大量新的人工图像数据.文中总结平行图像的实现方法,包括图形渲染、图像风格迁移、生成式模型等,并且对比分析人工图像和实际图像的特点,讨论领域适应策略. 昂贵的图像标注过程．但是，合成图像与真实图像之间存在分布差距，直接利用合成图像训练模型，难以获得满意的性能．本文由 张家港市泰宇机械有限公司张家港全自动切管机 网站采集网络资源整理! http://www.qieguanjixie.com为了缩小合成图像与真实图像之间的分布差距，苹果公司的Shrivastava等［28］提出SimGAN，提出模拟+无监督学习方法，利用未标记真实图像提高合成图像的逼真性，同时保持合成图像的标注信息(例如眼球的注视方向)．图8显示SimGAN的结构，合成图像经过Ｒefiner神经网络Ｒ处理，得到改进后的图像，判别器D用于区分图像是真实图像还是改进后的图像．人脸图像-电动数控滚圆机滚弧机价格低张家港电动滚圆机多少钱Ｒefiner网络Ｒ和判别器D交替更新．图7BEGAN生成的人脸图像［25］Fig．7FacesamplesgeneratedbyBEGANRealvsRefinedDiscriminatorDUnlabeledreal-RefinerRSimulatorSyntheticRefined图8SimGAN的结构［28］Fig．8StructureofSimGANZhu等［29］提出CycleGAN，在不存在成对训练样本的情况下，学习将源领域图像转换成目标领域图像．GAN通常只有一个生成器和一个判别器，Cy-cleGAN却有两个生成器和两个判别器．一个生成器(使用G表示)将X域的图像转换成Y域的图像，另一个生成器(使用F表示)将Y域的图像转换成X域的图像．两个判别器DY和DX试图分辨两个域的真伪图像．由于在结构上施加循环一致性约束，CycleGAN可双向转换不丢失信息，转换后的图像不但真实，而且包含原图像的信息，避免模式塌陷问题．CycleGAN是一种通用方法，可以应用到许多图像到图像转换任务中，包括风格迁移、目标变形、季节转换、照片增强等．图9显示CycleGAN的实验效果人脸图像-电动数控滚圆机滚弧机价格低张家港电动滚圆机多少钱本文由 张家港市泰宇机械有限公司张家港全自动切管机 网站采集网络资源整理! http://www.qieguanjixie.com