对抗图像

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：随着 ICCV 2019 发榜，许多学者已经开始公开以及传播自己的 ICCV 录用论文。计算机视觉领域重磅大佬、UC 伯克利 Jitendra Malik 和南京大学合作的一篇论文引发了我们的注意。我们也一同回顾一下与它相关的几篇论文。 《Diverse Ima

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：多媒体信息处理领域顶级学术会议 ACM MM 2018（ACM International Conference on Multimedia）于 2018 年 10 月 22 日至 26 日在韩国首尔举行。 本次会议共收到 757 篇论文投稿，接收论文 209

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛，并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。雷锋网

雷锋网AI科技评论按： 近日，DeepMind 发表的一篇博客中提到了一种新的人工智能体，它可以推断数字，角色和肖像的构造方式。更为关键的是，它们是自己学会做这件事，而不是靠人工标记的数据集。 真实的世界并不仅仅是我们眼睛里所反映的图像。例如，当我们看建筑物并欣赏其设计的复杂性时，我们也欣赏它所需的工艺。

雷锋网 AI科技评论按，近些年来，生成对抗网络在许多图像生成和图像编辑任务上都获得了很大的成功，并受到越来越多的关注。对于图像编辑任务，现在面临的两个重要的挑战分别是：如何指导网络向目标图像学习（以提升图像编辑的效果）和如何感知输入图像内容（以提升图像编辑的精度）。 悉尼科技大学 FEIT 三年级博士生，优必选