基于wasserstein生成对抗网络梯度惩罚(WGAN-GP)的图像生成模型 matlab代码，要求2019b及以上版本 ,基于Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚（WGAN-GP）; 图像生成模型; MATLAB代码; 2019b及以上版本。,基于WGAN-GP的图像生成模型Matlab代码（2019b及以上版本） 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个重要研究方向，自从2014年Ian Goodfellow等人提出以来，GAN已经取得了许多显著的成果。GAN的核心思想是通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）相互竞争的过程，来学习生成数据的分布。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器的任务则是尽可能准确地区分真数据和假数据。 Wasserstein生成对抗网络（WGAN）在GAN的基础上做出了改进，它使用Wasserstein距离作为目标函数，这使得训练过程更加稳定，并且能够生成质量更高的数据。WGAN的核心思想是用Wasserstein距离来衡量两个概率分布之间的距离，这样做的好处是可以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而使训练过程更为稳定。此外，WGAN还引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）机制，即WGAN-GP，进一步增强了模型的性能和稳定性。 在图像生成领域，WGAN-GP的应用非常广泛，它可以用来生成高质量和高分辨率的图像。例如，它可以用于生成人脸图像、自然风景图像、艺术作品等。这些生成的图像不仅可以用于娱乐和艺术创作，也可以用于数据增强、模拟仿真、图像修复等领域。 本篇文档涉及到的Matlab代码，是实现基于WGAN-GP图像生成模型的一个具体工具。Matlab作为一种编程语言，尤其适合进行算法的原型设计和研究开发，它提供了丰富的数学计算库和数据可视化工具，使得研究者能够快速实现复杂的算法，并且直观地观察结果。文档中提到的Matlab代码要求2019b及以上版本，这主要是因为2019b版本的Matlab增强了对深度学习的支持，包括提供了更加强大的GPU加速计算能力，以及对最新深度学习框架的支持。 文件压缩包中还包含了技术分析报告和一些图片文件。技术分析报告可能详细介绍了基于生成对抗网络梯度惩罚的图像生成模型的原理、结构、算法流程以及实现细节。而图片文件可能包含模型生成的一些示例图像，用于展示模型的生成效果。 大数据标签的添加表明，这项研究和相关技术可能在处理大规模数据集方面具有应用潜力。随着数据量的不断增加，大数据分析技术变得越来越重要，而在大数据环境下训练和应用WGAN-GP图像生成模型，可以提升模型对于真实世界复杂数据分布的学习能力。 此外，随着计算能力的提升和算法的优化，WGAN-GP图像生成模型的训练效率和生成质量都有了显著提高。这使得它在图像超分辨率、风格迁移、内容创建等多个领域都有广泛的应用前景。通过不断地研究和开发，基于WGAN-GP的图像生成技术有望在未来的图像处理和计算机视觉领域中发挥更加重要的作用。

内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法，主要创新点在于引入了SPD-Conv、Wasserstein Distance Loss和DynamicConv三种关键技术。SPD-Conv通过空间到深度变换保留更多小目标特征，Wasserstein Distance Loss提高了对小目标位置和尺寸差异的敏感度，DynamicConv则实现了卷积核的动态调整，增强了对不同特征模式的适应性。实验结果显示，改进后的算法在红外小目标检测任务中取得了显著提升，mAP从0.755提高到0.901，同时在其他小目标检测任务中也有良好表现。 适合人群：从事计算机视觉、目标检测研究的技术人员，尤其是对红外小目标检测感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度检测红外小目标的应用场景，如工业质检、无人机监控、卫星图像分析等。目标是提高小目标检测的准确性和召回率，降低误检率。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和技术细节，帮助读者理解和复现实验结果。建议在实践中根据具体应用场景调整模型配置和参数设置。

"无监督域自适应的切片Wasserstein差异(SWD)：特征分布对齐的几何指导和跨领域的学习方式" 在本文中，我们将介绍一种新的无监督域自适应方法，称为切片Wasserstein差异（SWD），旨在解决域之间的特征分布对齐问题。该方法基于Wasserstein度量和特定于任务的决策边界，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在无监督域自适应中，一个主要挑战是如何跨域学习和泛化。深度学习模型尽管具有出色的学习能力和改进的泛化能力，但是在不同域中收集的数据之间的关系的转移仍然是一个挑战。域转移可以以多种形式存在，包括协变量移位、先验概率移位和概念移位。 我们提出的方法旨在捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 我们的方法基于Wasserstein度量，通过最小化在特定任务分类器之间移动边缘分布，来实现域之间的特征分布对齐。我们还使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 相比于之前的方法，我们的方法不需要通过启发式假设在特征、输入或输出空间中对齐流形，而是直接对需要整形的目标数据区域进行整形。我们的方法也可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。 在深度卷积神经网络中，我们可以使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 在无监督域自适应中，我们可以使用Wasserstein度量来捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。

matlab中补充模代码2016-ICML-格罗莫夫-沃瑟斯坦 用Matlab代码重现论文的一些结果 加布里埃尔·佩雷（GabrielPeyré），马可·卡图里（Marco Cuturi），贾斯汀·所罗门（Justin Solomon）， ICML 2016。 仅实现形状插值应用程序。 compute_gw_barycenters.m：实现重心的计算。 perform_gw_sinkhorn.m：实现解决GW问题的耦合计算。 test_distmat_interpol.m：用于启动计算的主脚本。 将图形另存为.eps文件。 batch_barycenter_distances.m：以批处理模式启动计算。 data /：包含形状的二进制图像。 mesh2d /：Darren Engwirda惊人的代码，用于对二维域进行网格化。 工具箱/：各种辅助功能。

ESG工作组 03章三法与程序 01-SelectedDataset / 01-AudioFeatures 01-SelectedDataset / 02-AudioPreprocessing 01-audio-raw.wav： ：//sayedqasim.github.io/ESG-WGANGP/03-ChapterThree-MethodsAndProcedures/01-SelectedDataset/02-AudioPreprocessing/01-audio-raw.wav 01-audio-raw-approximated.wav： ： 02-audio-trimmed.wav： ：//sayedqasim.github.io/ESG-WGANGP/03-ChapterThree-MethodsAndProcedures/01-SelectedDataset/

Matlab仿真未归一化的最优运输 一个存储库，其中包含用于在一维和二维中计算非标准化Wasserstein-2（UW-2）距离的代码。 该代码取自： Gangbo，Wilfrid等。 “未归一化的最佳运输。” arXiv预印本arXiv：1902.03367（2019）。 该代码是用C ++和Mex包装器编写的，因此可以使用Matlab调用该代码。 文件内容如下： UnnormalizedOTSolver1D.cpp / h-一个C ++类，可用于实际计算1维的UW-2。 有关用法示例，请参见main.cpp UnnormalizedOTSolver.cpp / h-与上面相同，但用于二维计算UW-2。 main.cpp-包括C ++接口的示例用法以及用于在2维中计算UW-2的mex入口点。 如果在没有mex编译器的情况下编译代码，则代码的Matlab部分将被自动排除。 有关mex示例，请参阅mex_unbalanced_emd_code.m。 MexUnnormalizedOtSolver1DEntry.cpp-用于计算1维UW-2的混合代码的入口点。 有关示例用法，请参阅mex_

瓦瑟斯坦·甘 Wasserstein GAN（WGAN）论文的PyTorch实现。 该项目正在尝试出于教育目的复制LSUN和CIFAR10实验。 在这个项目中，我们还可以看到深度卷积生成对抗网络（DCGAN）如何演变成WGAN。 注意：DCGAN最初是使用Keras 1实现的，并迁移到了Keras 2。 Jupyter笔记本 火炬 LSUN卧室数据集 用于下载和预处理LSUN LMDB数据的脚本 火炬 CIFAR10 凯拉斯2 MNIST 预训练模型 PyTorch权重文件： 生成的图像样本 更多生成的样本

瓦瑟施泰因 用于高效计算Wasserstein距离的Python / C ++库。 请参阅。 版权所有（C）2019-2021 Patrick T.Komiske III

Wasserstein流与复制因子动力学——演员评论中表征学习的平均场分析_Wasserstein Flow Meets Replicator Dynamics A Mean-Field Analysis of Representation Learning in Actor-Critic.pdf

IE598NH-lecture-21-Wasserstein Distributionally Robust Optimization.pdfIE598NH-lecture-21-Wasserstein Distributionally Robust Optimization.pdf