ICCV 2019 | 旷视研究院推出基于深度强化学习的绘画智能体-程序员宅基地

技术标签： ICCV 2019

两年一度的国际计算机视觉大会 ICCV 2019 ( IEEE International Conference on Computer Vision) 将于当地时间 10 月 27 至 11 月 2 日在韩国首尔举办。旷视研究院共有 11 篇接收论文，涵盖通用物体检测及数据集、文字检测与识别、半监督学习、分割算法、视频分析、影像处理、行人/车辆再识别、AutoML、度量学习、强化学习、元学习等众多领域。在此之前，旷视研究院将每周介绍一篇 ICCV 2019 接收论文，助力计算机视觉技术的交流与落地。

本文是第 4 篇，旷视研究院介绍了团队在机器仿人类绘画方面的最新研究，方法在四个大型数据集上表现优异。通过结合深度强化学习方法和神经网络渲染器，智能体可在自我探索中学会用数百个笔画绘制出纹理丰富的自然图像，每一个笔画的形状、位置和颜色皆是自主决定的。

论文名称：Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning

论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.04411

项目主页：https://github.com/hzwer/ICCV2019-LearningToPaint

导语
简介
绘图智能体
- 模型
- 学习过程
- 网络架构
笔画渲染器
- 神经渲染器
- 笔画设计
实验
结论

导语

旷视研究院在本文介绍了机器仿人绘画方面的最新研究，结果显示，机器可以通过一系列笔画来创造效果极佳的画作。具体而言，通过结合神经渲染器与基于模型的深度强化学习模型，智能体能够将拥有丰富纹理信息的图像分解为多个笔画，并制定一个连续规划。对每条笔画而言，智能体可以直接决定其落在画面的位置与颜色。通过运用多达数百条笔画，智能体生成的画面效果令人印象深刻。另外，训练过程不需要人类绘画或笔画跟踪方面的数据。

图 1：绘图过程。第一列展示的是目标图像。智能体在绘图时先描出轮廓，再添加细节纹理<

本文链接：https://blog.csdn.net/Megvii_tech/article/details/103289154

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