模型拼接与可视化：GAN 生成器如何实时反转网络
计算机视觉与模式识别
2024-03-19 v2 人工智能
机器学习
图像与视频处理
摘要
在这项工作中，我们提出了一种快速且准确的方法，通过利用 1x1 卷积将分类和语义分割网络的激活与 GAN 生成器拼接，来重建这些激活。我们在 AFHQ 野生数据集、ImageNet1K 的动物图像以及真实世界染色组织样本的数字病理扫描图像上测试了我们的方法。结果表明，其性能可与已建立的梯度下降方法相媲美，但处理时间快了两个数量级，这使得该方法在实际应用中极具前景。
引用
@article{arxiv.2302.02181,
title = {Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time},
author = {Rudolf Herdt and Maximilian Schmidt and Daniel Otero Baguer and Jean Le'Clerc Arrastia and Peter Maass},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02181},
year = {2024}
}