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李宏毅深度学习GAN课程PPT
台湾大学李宏毅教授深度学习GAN课程PPT,视频在b站上有。
2023-07-05 00:00:58
14.59MB
李宏毅
深度学习
GAN
生成式对抗
1
高倍数细胞显微镜图像
生成式对抗
网络
在医疗领域,许多疾病的诊断依赖高倍数显微镜对细胞等微观物体的观测,但由于高倍数显微镜价格昂贵,操作复杂,且高倍数细胞显微图像重建工作存在低、高倍数显微图像之间图片风格不统一、细胞图像清晰度不致和训练数据不匹配等问题。为此,提出高倍数细胞显微图像
生成式对抗
网络。将全新激活函数引入Cyclean网络,在生成器中添加新的残差密集块并去掉BN层。同时为确保生成图像真实可信,在生成器训练过程中考虑细节感知损失。实验结果表明,该方法在保留低倍数显微图像基本信息的基础上,能够对高倍数显微图像细节进行有效的还原。
2023-03-29 10:28:32
3.22MB
显微镜网络图像
1
《
生成式对抗
网络GAN时空数据应用》
在计算机视觉领域,对抗网络(GANs)在生成逼真图像方面取得了巨大的成功。最近,基于GAN的技术在基于时空的应用如轨迹预测、事件生成和时间序列数据估算中显示出了良好的前景。
2022-09-18 11:56:56
1.35MB
GAN
1
多尺度
生成式对抗
网络图像修复算法_.pdf
多尺度
生成式对抗
网络图像修复算法_.pdf
2022-05-30 16:05:53
5.45MB
多尺度生成式对抗网络图像修复算法
1
Gan网络的原图像latents获取及特征分离
Gan网络的原图像latents获取及特征分离
2022-05-21 14:07:03
606KB
生成式对抗网络
1
GAN(
生成式对抗
网络)读书笔记(上)
GAN(
生成式对抗
网络)读书笔记(上)
2022-04-28 12:05:28
26.19MB
网络
小说
1
身份保持约束下的人脸图像补全
人脸图像补全作为图像补全技术的一种特殊应用,在被遮挡人脸的识别、人脸修复等问题上有不可替代的作用。现有的人脸补全算法只针对补全图像的真实性,而未考虑其补全后的身份一致性。针对这一问题,设计了一种基于改进的
生成式对抗
网络的人脸补全算法,通过引入SN-GAN算法,提高了模型训练的稳定性,同时利用人脸识别模型对生成图像加入了身份一致性约束,经过实验证明,所提方法能够在生成高真实性图像时有效保持补全图像的身份一致。
2022-01-01 15:28:18
953KB
人脸补全
身份一致性
生成式对抗网络
人脸识别
1
生成式对抗
网络(GAN)系列
生成式对抗
网络(GAN)系列,介绍主流
生成式对抗
网络算法及原理,包括:GANs、DCGAN、WGAN、LS-GAN等,以及一些有意思的应用。
2021-12-13 14:39:15
3.16MB
GANs
1
一种基于
生成式对抗
网络的图像风格迁移方法
一种基于
生成式对抗
网络的图像风格迁移方法,利用人工智能方式实现图像风格变化迁移,
2021-12-07 11:53:10
905KB
pdf
1
最新《
生成式对抗
网络》技术综述
生成式对抗
网络Generative Adversarial Networks,共有257页ppt,包括GAN, DC GAN, ImprovedGAN, WGAN, WGAN-GP, Progr.GAN, SN-GAN, SAGAN, BigGAN(-Deep), StyleGAN-v1,2, VIB-GAN, GANs as Energy Models,非常值得关注!
2021-12-06 16:00:22
30.43MB
《生成式对抗网络》
1
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