本周学习汇报

课堂展示(英语&&网安)^[1]

课堂展示(人机交互)

CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation（CVPR 2021 oral）[^3]

1. 课堂展示(PPT)

那俩PPT

2. 连续模仿引导GAN

• 领域：图像生成（图像域到图像域）
• 摘要：CoMoGAN是一种连续的GAN，它依赖于目标数据在函数流型上的无监督重组。为此，我们引入了一个新的Functional Instance Normalization层和残差机制，从位置和目标流型上对图像内容进行解缠研究，我们依靠受物理启发的朴素模型来指导训练，同时允许私有模型/转换特征。CoMoGAN可以与任何GAN的backbone一起使用，并且允许新类型的图像转换，例如 timelapse generation和detached linear translation.

3. 其他

• 组会：《农作物遥感估产综述》；
• 工程数学：伪逆矩阵，广义逆矩阵，最小模解，Kronecker积；
• 网络安全：《深度学习赋能的恶意代码攻防研究进展》；
• 高级算法分析：大作业大纲的确定；
• 高级机器学习：规则学习；

4. 下一步计划

1. 人机交互：Presentation*1；
2. 算法分析：动态规划算法的大作业论文撰写；
3. 机器学习综述论文大纲的确定；
4. I2I综述*1；

参考

1. https://github.com/EllenWong/HomeWork ↩
2. https://arxiv.org/abs/2103.06879 ↩