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SimGAN:敵対的強化学習を使い正確な物理シミュレータを構築(2/2)

1.SimGAN:敵対的強化学習を使い正確な物理シミュレータを構築(2/2)まとめ ・GANは現実世界の軌道と区別できない合成軌道を生成するためにも使用できる ・これによりシステム同定を手動ではなくGANを使用して実行する事ができる ...
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RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)

1.RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)まとめ ・RL-CycleGAN は「タスクレベルの物体認識」を使用してsim-to-realギャップを超える ・RetinaGANは「ロボットの物体認識...
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RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(1/2)

1.RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(1/2)まとめ ・シミュレーションを使ってロボットを学習させると効率的だが現実世界への転移が難しい ・GANを使ってシミュレーション画像を現実画像に変換したいが変...
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XMC-GAN:クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(2/2)

1.XMC-GAN:クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(2/2)まとめ ・XMC-GAN は各データセットで最先端のスコアを実現し他の手法より評価者に好まれた ・特により複雑なOpenImagesでもXMC-GAN は高品...
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XMC-GAN:クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(1/2)

1.XMC-GAN:クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(1/2)まとめ ・テキストの説明文から画像を生成する合成タスクは最近大きな注目を集めている ・従来の画像合成手法はGANを使うケースが多いがモード崩壊などの問題を抱え...
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