XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStyleGAN
使用stylegan2-ada
在这项研究中，我们提出了一种生成数据增强技术，以克服设计基于深度学习的自动化链球菌诊断系统时严重有限的数据的挑战。我们基于用于系统设计的stylegan2-ADA模型实现生成模型，并使用两个分类器评估斜视分类性能。我们根据传统数据增强技术评估了我们提出的方法的能力，并确认了性能的实质性增强。此外，我们进行了实验，以探索眼科医生之间的诊断一致性与生成模型的产生性能之间的关系。超越FID，我们验证了分类器上的生成样本以建立其实用性。通过这些实验，我们证明了基于生成模型的数据增强功能在极端数据稀缺的情况下提高了总体定量性能，并且有效地减轻了深度学习模型培训期间的过度拟合问题。
Stegastylegan：迈向通用和实用的生成图像隐志
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力，生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是，通常用于特定任务的生成隐志方案，并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种通用的生成图像steganography方案，称为隐肌Stylegan（Stegastylegan），该方案符合同一框架内的安全性，容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中，使用新颖的分布保护秘密数据模块（DP-SDM）用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外，发明了一种通用和有效的秘密数据提取器（SDE），以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器（IAS），一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构（发电机和提取器）的模型，以进行无损和有损的通道隐秘通信，即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外，通过与GAN倒置交配，也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明，无论是对于无损或有损的通信陈列而言，提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。