本周学习汇报

课堂展示(人机交互)^[1]

Image-to-Image Translation: Methods and Applications^[2]

数学复习1-2章

算法分析大作业

1. 情绪与代理对虚拟现实临场感的影响

HCI-presentation

2. I2I任务综述论文阅读

2.1 任务介绍

• 简介：I2I任务即Image-to-Image Translation，也就是图像与图像之间转换的任务，属于图像生成的一个子领域。它旨在完成图像从source domain到target domain的转变，并且在转变过程中保留原图像的一些内容特性。此任务可具体应用于图像合成、分割、风格迁移、图像修复、姿态估计等领域，常用的模型为生成模型，可分为 two-domain I2I tasks 和 multi-domain I2I tasks。
• 主要方法：VAE、GAN

2.2 方法分类

  可见对此任务而言，有监督学习方法和无监督学习方法，其中无监督学习方法为主，同时在Few-Shot I2I领域也有着广泛的研究。

2.3 评价指标

• 主观评估：AMT perceptual studies
• 客观评估：PSNR、SSIM、IS、FID、CIS、PD、KID、DC（最新）等等；

2.4 SOTA模型

  由此可见，相对最优的是StyleGANv2与StarGANv2.

3. 数学复习

3.1 第一章 线性空间与线性变换

3.1 第二章 λ矩阵与矩阵的Jordan标准形

4. 其他

• 组会：《基于深度学习的光学遥感图像目标检测介绍》；
• 工程数学：Kronecker积,复习；
• 网络安全：《深度学习赋能的恶意代码攻防研究进展》,《基于深度学习的图像隐写方法研究》；
• 高级算法分析：大作业问题求解-动态规划算法；
• 高级机器学习：论文分享；

5. 下一步计划

1. 算法分析大作业；
2. 机器学习综述大作业；
3. 数学与英语的复习；
4. 论文整理；

参考

1. https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3411764.3445588 ↩
2. https://arxiv.org/abs/2101.08629 ↩