GAN的问题

用GAN生成图像时,出现棋盘现象,大家怎么解决的呢??
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Checkboard问题。16年就有人对这一问题进行了研究$^{[1]}。 简单地说就是我们用的转置卷积(transposed convolution)操作(注意本质上不是deconvolution,反卷积)会产生这种现象; 解决的方案就是避免使用这种卷积,文章中作者使用的是resize-conv; 具体操作很简单: 对于输入,我们想要得到,经典的转置卷积通过使用stride为2的操作得到; 对于resize-conv,我们首先对输入作上采样,比如最近邻,双线性等插值,使其shape成为,再对其使用stride为1的普通卷积操作即可。 另外多说一点,对于TF框架,其相关的resize API有问题(至少我当时用的时候社区普遍反映过这一问题,1.x版本),这里特指tf.image.resize_images那一系列的API,若用,推荐令其第四个参数align_corners为True,原因以及该API现状具体可见相关社区讨论。 最后多说一句,搞淦搞算法,不保证就业,且爱且珍惜。 祝好:) Reference:[1] Deconvolution and Checkboard Artifacts [2] Github issues on TF's resize API [3] how-tensorflows-tf-image-resize-stole-60-days-of-my-life
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发布于 2019-12-01 16:30
不知道你说的是产生网格状的线还是图像整体因为padding像在一块棋盘上,如果是后者,可以参考下Instance Norm。 Instance Normalization:The Missing Ingredient for Fast Stylization arXiv:1607.08022v3
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发布于 2019-12-01 16:47
插值导致的?我用unet的时候遇见过,训多几轮好像就好了
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发布于 2019-12-01 15:13
mark
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发布于 2019-12-01 14:19

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老粉都知道小猪猪我很久没更新了,因为秋招非常非常不顺利,emo了三个月了,接下来说一下我的情况吧本人是双非本 专业是完全不着计算机边的非科班,比较有优势的是有两段大厂实习,美团和字节。秋招面了50+场泡池子泡死的:滴滴 快手 去哪儿 小鹏汽车 不知名的一两个小厂其中字节13场 两次3面挂 两次2面挂 一次一面挂其中有2场面试题没写出来,其他的都是全a,但该挂还是挂,第三次三面才面进去字节,秋招加暑期总共面了22次字节,在字节的面评可以出成书了快手面了8场,2次实习的,通过了但没去,一次2面挂 最后一次到录用评估 至今无消息滴滴三面完 没几天挂了 所有技术面找不出2个问题是我回答不上来的,三面还来说我去过字节,应该不会考虑滴滴吧,直接给我干傻了去哪儿一天速通 至今无消息小鹏汽车hr 至今无消息美团2面挂 然后不捞我了,三个志愿全部结束,估计被卡学历了虾皮二面挂 这个是我菜,面试官太牛逼了拼多多二面挂 3道题也全写了 也没问题是回答不出来的 泡一周后挂腾讯面了5次 一次2面挂 三次一面挂,我宣布腾讯是世界上最难进的互联网公司然后还有一些零零散散的中小厂,但是数量比较少,约面大多数都是大厂。整体的战况非常惨烈,面试机会少,就算面过了也需要和各路神仙横向对比,很多次我都是那个被比下去的人,不过这也正常,毕竟谁会放着一个985的硕士不招,反而去招一个双非读化学的小子感觉现在互联网对学历的要求越来越高了,不仅仅要985还要硕士了,双非几乎没啥生存空间了,我感觉未来几年双非想要进大厂开发的难度应该直线上升了,唯一的打法还是从大二刷实习,然后苟个转正,不然要是去秋招大概率是炮灰。而且就我面字节这么多次,已经开始问很多ai的东西了,你一破本科生要是没实习没科研懂什么ai啊,纯纯白给了
不知名牛友_:爸爸
秋招你被哪家公司挂了?
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