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AI生成肖像画,精细到毛发!北大校友最新研究收割2.8k星标,还登上了ICPR2020
时间:2020-11-30 阅读:635次 来源:智能网站建设
AI生成肖像画,精细到毛发!北大校友最新研究收割2.8k星标,还登上了ICPR2020
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AI生成肖像画,精细到毛发!北大校友最新研究收割2.8k星标,还登上了ICPR2020


  “只要思想不滑坡,办法总比困难多,干巴得!”
  
  打工人的一天终于要结束了!拖着疲惫的身躯准备下班,却听到同事小A还在给自己打气。

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  只见他迅速打开电脑,打开百度、打开知乎豆瓣微博......
  
  都输入了同一行字 肖像画简易教程......
  
  还以为他要干什么惊天动地的大事!原来是想给女神古力娜扎Gulnazar画一幅肖像画。
  
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  年轻人就是年轻人,还有精力追星。
  
  可还没等我离开,他却哭了—"世上无难事,只要肯放弃”,哇的一声!
  
  也是难为他了。无文艺细胞的理工男一枚,没学过画儿,也没画过画儿,现在还想给女神画一幅肖像画儿,看这头秀发哪是一个小白能画出来的。
  
  “这哪是简易教程,构图、划线、起形.....看的我头都大了,效果还只是这样。”
  
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  听着小A絮絮叨叨、絮絮叨叨的吐槽,不禁想起了当年的自己,作为一个呆萌理工男也少不了做过同样的蠢事。
  
  “你不知道有很多 APP,只要输入照片就可以一秒生成吗?”我忍不住说到。
  
  小A呆住了。
  
  “不过,看来你的要求还挺高,这样,给你推荐一个高阶版神器吧”。我迅速发了一张样图给他
  
  别问我为什么可以迅速,问就是早有预谋[让我看看]
  
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  “先看整体感觉,是不是一股艺术气息扑面而来?再看看神情,轻轻皱眉都能捕捉到位,再看看这头发,浓密柔和自然,还根根分明,一看就是专业水准.....%¥#%@#”,不知不觉又暴露了推销老司机的本质....
  
  “赞、太赞、非常赞!一句话,这是用的什么神器?”
  
  “我发给你,就是用的这款 AI 工具...........%¥#%@#,它的研发者还是我们北大....”
  
  话还没说完,小A就把他的成果图发给了我。
  
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  “太棒了,没想到如此轻松就搞定了!”只见他边说边合上电脑、装进书包,穿上外套,大步走向了门口,这速度像极了我平常下班的样子......
  
  最后还不忘转身朝我比了一串串小芯芯......
  
  我呆住了。“先走的不应该是我吗?”,“等等,我话还没说完!”。
  
  “算了,这班我不下了”。
  
  除了他,相信大家对这项 AI 工具的背后原理「一定」非常感兴趣,那么我就来给大家详细介绍一下。
  
  北大校友出品 显著性目标检测工具
  
  这款 AI 工具叫U∧2NetU Square Net,最近火到不行!
  
  不仅登上了 GitHub 热榜,收割了 2.8k 星标,还被顶会 ICPR 2020 选中。更关键是,这项研究的一作还是北大校友——秦雪彬。
  
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  相信不少开发者朋友对这个名字非常熟悉,他之前提出边界感知显著目标检测网络 BASNet,被用来做了很多好玩的工具,比如『隔空复制粘贴』——AR Cut & Paste
  
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  twittercyrildiagnestatus
  
  只要扫一扫,书本、花盆、杂志人物,你能看到的任何现实物体,只需 10s 统统都可以被“粘贴”到电脑里。
  
  这项研究在 Reddit 上短短几个小时,就获得了近 5K 点赞量,之后累计浏览量超过了 500 万。
  
  秦雪彬以前在北京大学读硕士,现在是加拿大阿尔伯塔大学的一名在读博士。他对计算机视觉技术非常感兴趣,尤其是目标物体检测。最近推出的这款U^2Net 深度网络架构,同样是一个目标检测工具。
  
  之前的 BASNet 网络被用来做“复制粘贴”测试,效果很好。这次,他就用U^2Net 做了一个生成肖像画测试,结果也火了。
  
  再来感受下精细到毛发的生成效果。
  
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  目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个重要分支。计算机视觉对于目标运动的分析大致分为三个层次 图像分割,目标检测 目标跟踪 目标识别与描述。其中,目标检测是最基础且关键的环节。
  
  2016 年,自深度学习三大巨头 Hinton、Bengio、Lecun 提出卷积神经网络CNN,并应用于图像处理以来,目标检测技术得到显著性改善,尤其是随着全卷积神经网络FCN的提出,目标检测任务逐步达到最佳 SOAT。
  
  在今年的 MICCAI 2020国际医学图像计算与计算机介入大会上,U^2Net 凭借出色的性能表现,在甲状腺结节分割比赛中获得第六名。
  
  接下来,我们说说它是如何做到的。
  
  任何 AI 处理过程都分为三个阶段 输入目标——模型训练——输出结果。要想达到高质量的生成效果,除了考验模型精度外,当然输入源也很重要。这一点也是我们所能控制的。
  
  对于U^2Net 而言,高质量的照片源可以获得更多细节,所以在上传照片时要注意以下几点
  
  照片中人头区域应接近或大于 512x512 像素。
  
  照片整体大小最好达到 960x1280 像素。
  
  背景要尽量清晰、无干扰。
  
  如图,秦雪彬还亲自示范做了说明。
  
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  接下来是最关键的目标检测模型SOD。
  
  U∧2Net 模型 嵌套式双层U型结构
  
  先来看一组与现有最先进 SOD 模型的比较。
  
  其中红色星标代表U∧2 模型176.3 MB,它在相对小的模型尺寸下,表现出了最高性能。蓝色星标为 4.7 MB 的U∧2
  
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  之所以达到如此性能,是因为U∧2 拥有两层嵌套式U型结构,其中的 ReSidual UBlockRSU中混合了大小不同的接收域,能够从不同尺度捕获更多语境信息。另外,由于这些 RSU 块中使用了池化操作,因此可以深度捕获更多细节,同时不会显著增加计算成本。
  
  最关键的是,这种结构体系能够让模型从头训练深层网络,而无需使用图像分类任务的架构。
  
  现在大多数 SOD 网络设计都存在这样一个问题 即专注于利用现有的基础网络提取深度特征,例如 Alexnet、VGG、ResNet、ResNeXt、DenseNet 等。但这些主干网络最初都是为图像分类任务设计的。
  
  它们提取代表语义含义的特征,而不是代表局部性细节或全局对照信息,这对于显著性目标检测至关重要,并且这些网络通常需要在 ImageNet 数据上进行预训练,效率比较低。相比之下,U∧2Net 可以有效地避免上述问题。
  
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  U∧2Net 架构
  
  接下来详细介绍其中的 Block 结构、网络监督策略以及训练损失。
  
  ReSidual UBlock
  
  在图像信息提取中,1×1 或3×3 的小型卷积滤波器是最常用的特征提取元件。因为它所需内存小且计算效率高。但该元件接收域太小,无法捕获全局信息,因此解决方法只能是采用扩张卷积Dilated Convolution的方法来扩大接收域。
  
  然而在原始分辨率的特征图上进行多次扩张卷积尤其是在初始阶段,会耗费大量的计算和内存资源。
  
  为了降低计算成本,同时又能捕获全局信息,研究人员采用了金字塔池化模块Pyramid Scene Parseing Network,PSPNet。该模块在下采样特征映射上使用小核滤波器,而不是在原始尺寸的特征映射上使用扩张卷积的方法。
  
  但通过直接上采样和级联将不同尺度的特征融合,可能会导致高分辨率特征的退化。因此,研究人员受到受U型网络结构的启发,提出了一种全新的 ReSidual Ublock RSU,来捕获阶段内的多尺度特征。如图
  
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  从测试数据来看,RSU 计算开销确实相对较小。与 PLN普通卷积块、RES剩余块、DSE密集块、INC初始化块相比,所耗费的 GFLOPS 浮点数最低。GFLOPS ,全称 Giga Floatingpoint Operations Per Second,即每秒 10 亿次的浮点运算数,常作为 GPU 性能参数。
  
  Supervision 策略
  
  在训练过程中,研究人员采用了类似于 HED 的深度监督。
  
  其中,训练损失Training Loss定义为
  
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  每个项L使用标准二进制交叉熵来计算损失
  
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  在训练过程,等式1让总体损失最小化 在测试过程,选择融合输出的lfuse作为最终的显著性图。
  
  比较实验 全尺寸最佳 SOTA
  
  在论文中,研究人员将 U2 模型与其他 20 多种现有最先进的模型进行了比较。
  
  其中,各模型采用训练数据集是 DUTSTR,它含 10553 张图像,是目前用于目标检测的最大和最常用的数据集 采用的基准数据集分别为 DUTOMRON、DUTSTE、HKUIS、ECSSD、PASCALS、SOD 六种。
  
  先来看下定性比较的结果
  
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  红色、绿色和蓝色分别表示最佳、第二和第三性能
  
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  从表3、表 4 来看,U∧2Net 在 DUTOMRON、HKUIS 以及 ECSSD 三个基准数据集上展现了极大先进性,五个评估指标都达到了最佳 SOTA。
  
  其中,在 DUTSTE 上,U∧2Net 总体性能仅次于 PoolNet 在 PASCALS 上,U∧2Net 性能仅略低于 AFNet、CPD 和 PoolNet。此外,在边界质量评估指标RelaxFbβ方面,U∧2Net 性能位居第二。
  
  在 SOD 数据集上, U∧2Net 在整体性能方面也仅此于 PoolNet。更重要的是,U∧2Net 模型大小只有 4.7 MB,是在显著性目标检测领域型 最小的,而且与其他型 相比,它的参数量也少的多。
  
  定性比较结果 比较了七种 SOTA 模型,如图
  
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  可以看出,U∧2Net 能够处理不同类型的目标,并均产生了精准的识别结果。
  
  比如,第 4 行图像充分展示它在分割由大结构和薄结构组成的目标时的性能 在第六行复杂的图像结构下,产生了近乎完美的结果。
  
  总之,U∧2Net 模型能够处理全尺寸和小尺寸图像的各种场景,与其他模型相比,能够产生更高精度的显著目标检测结果。
  
  好了。就这样,希望了解更多论文内容的可以戳这里 arxivpdf2016.09007.pdf
  
  等了一个小时的滴滴准时到了!
  
  加油,打工人!
  
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