当前位置: 首页> 科技> 能源 > 企业信息查询网_wifi已连接(无法上网)_广州seo排名优化_百度seo推广软件

企业信息查询网_wifi已连接(无法上网)_广州seo排名优化_百度seo推广软件

时间:2025/7/10 21:49:43来源:https://blog.csdn.net/qq_42875127/article/details/142602973 浏览次数:0次
企业信息查询网_wifi已连接(无法上网)_广州seo排名优化_百度seo推广软件

文章目录

  • Task
  • Baseline
  • Report
    • Question2
  • Code Link

Task

异常检测Anomaly Detection

在这里插入图片描述

将data经过Encoder,在经过Decoder,根据输入和输出的差距来判断异常图像。training data是100000张人脸照片,testing data有大约10000张跟training data相同分布的人脸照片(label 0),还有10000张不同分布的照片(anomaly, label 1),每张照片都是(64,64,3),.npy file

以训练集的前三张照片为例,auto-encoder的输入和输出如下:

在这里插入图片描述

Baseline

Auto-encoder model一共有五种模型

  • fcn: fully-connected network
  • cnn: convolutional network
  • VAE
  • Resnet
  • Multi-encoder autoencoder
    • encoder(fcn+fcn+fcn)+decoder(fcn)
    • encoder(cnn+cnn+cnn)+decoder(cnn)
    • encoder(fcn+fcn+conv)+decoder(fcn)

通过FCN+调节超参数的方式可以轻易的达到strong,Resnet也是但是Multi-encoder的方式表现并不好,也许是我处理方式有问题,具体代码可以参考GitHub中的文件

Report

Question2

Train a fully connected autoencoder and adjust at least two different element of the latent representation. Show your model architecture, plot out the original image, the reconstructed images for each adjustment and describe the differences.

import matplotlib.pyplot as plt
# sample = train_dataset[random.randint(0,100000)]
sample = train_dataset[0]
print("sample shape:{}".format(sample.size()))
sample = sample.reshape(1,3,64,64)model.eval()
with torch.no_grad():img = sample.cuda()# 只调整fcn中的latent representation的其中两维,其他模型都是正常输出if model_type in ['res']:output = model(img)output = decoder(output)print("res output shape:{}".format(output.size()))output = output[0] # 第一个重建图像,当然只有一个图像if model_type in ['fcn']:img = img.reshape(img.shape[0], -1)x = model.encoder(img)x[0][2] = x[0][2]*3output = model.decoder(x)print("fcn output shape:{}".format(output.size()))output = output.reshape(3,64,64)if model_type in ['vae']:output = model(img)print("vae output shape:{}".format(output.size()))output = output[0][0] # output[0]是重建后的图像,output[0][0]重建后的第一个图像if model_type in ['cnn']:output = model(img)[0]print("output shape:{}".format(output.size()))sample = sample.reshape(3,64,64)   # 创建画布
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(5, 5))# plt sample image
axes[0].imshow(transforms.ToPILImage()((sample+1)/2)) #imshow的输入(H,W,C)
axes[0].axis('off')
axes[0].annotate('sample input', xy=(0.5, -0.15), xycoords='axes fraction',ha='center', va='center')
# plt output image
axes[1].imshow(transforms.ToPILImage()((output+1)/2))
axes[1].axis('off')
axes[1].annotate('sample output', xy=(0.5, -0.15), xycoords='axes fraction',ha='center', va='center')plt.show()

在这里插入图片描述

Code Link

具体代码在Github

关键字:企业信息查询网_wifi已连接(无法上网)_广州seo排名优化_百度seo推广软件

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com

责任编辑: