使用条件生成对抗网络进行图像去雨 [] [] 何章，Vishwanath Sindagi，Vishal M.Patel 在本文中，我们研究了解决单图像去水印问题的新观点。 我们不仅要确保决定什么是实现良好的定量和定性性能的良好先验或良好框架，还应确保排水良好的图像不会降低给定计算机视觉算法（如检测和分类）的性能。 换句话说，消除雨水的结果应该与其对应的清晰图像与给定的鉴别器没有区别。 通过使用最近引入的条件生成对抗网络（GAN），可以将该标准直接合并到优化框架中。 为了最大程度地减少GAN引入的伪像并确保更好的视觉质量，引入了新的精确损失函数。 @article{zhang2017image, title={Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network}, author={Zhan

TransGAN-PyTorch PyTorch实施TransGAN论文 原始文件可以在找到。 安装 您可以通过pip安装软件包： pip install transgan-pytorch 用法 import torch from transgan_pytorch import TransGAN tgan = TransGAN (...) z = torch . rand ( 100 ) # random noise pred = tgan ( z ) 执照

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matlab代码abs GAN_Principle GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。 GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative Adversarial Net（, 可以细细品味。 分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合 再分享一个目前各类GAN的一个代码整理集合

我们研究了在不同的反向偏置值下，pin型和独立吸收与倍增（SAM）型GaN雪崩光电二极管中电场的分布。 我们还分析了每一层参数（包括宽度和浓度）对电场分布（尤其是击穿电压）的影响。 发现较高的p-GaN浓度（高于1x10（18）cm（-3））和较低的i-GaN载流子浓度（低于5x10（16）cm（-3））有助于限制电场并降低击穿电压。 在SAM（PININ）结构，合适的选择应为浓度与中间的n-GaN层的厚度，以恶化为销结构降低击穿电压和防止设备制成。 最后，提出了各层材料的优化参数。

GAN-DCGAN-LSGAN-WGAN-WGANGP-DRAGAN GAN及其扩展名Tensorflow版本：2.1.0

基于GAN的HRRS图像生成样本分类 基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据，以进行数据增强和图像分类。 深度学习框架是：Tensorflow。 Python版本：2.7 CUDA版本：9.1 端子命令： 数据集为UCM，NWPU-RESISC45：（1）UC Merced数据集 （2）NWPU-RESISC45数据集

DeFLOCNet：通过灵活的低级控件进行深度图像编辑（CVPR2021） DeFLOCNet的官方pytorch代码。

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

CatDCGAN :cat_face:‍:laptop: 生成Cat图片的DGAN Cat DCGAN是深度卷积生成对抗网络（DCGAN） ，可生成猫的图片 这是一个开源项目 本教程 :page_with_curl: 如果您想自己实现它并了解它是如何工作的，请阅读我在FreeCodeCamp上的文章 链接 :link: :globe_with_meridians: ： : 如果您有任何疑问，请随时问我： :e-mail: ： GitHub： : :globe_with_meridians: ： : 推特： 在这一部分中，我们将实现DCGAN。 我们的架构： 入门 :memo: 在此处下载数据集： : //www.kaggle.com/crawford/cat-dataset 下载模型检查点： https : //drive.google.com/drive/folders/1zdZZ91fjOUiOsIdAQKZkUTATXzqy7hiz?usp=sharing 键入sh start.sh它将处理提取，移除异常值，规