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#gan

几乎克服了所有cGAN都存在的使用交叉熵的缺陷

用户1908973

Neural Characteristic Function Learning for Conditional Image Generation

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样本数量的线性时间计算复杂度GAN

用户1908973

A Characteristic Function Approach to Deep Implicit Generative Modeling 2020

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深度学习500问——Chapter07:生成对抗网络(GAN)(3)

JOYCE_Leo16

GAN作为一种强有力的生成模型,其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译,指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译,一种语言转换为另一种...

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深度学习500问——Chapter07:生成对抗网络(GAN)(2)

JOYCE_Leo16

最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力,且存在以下问题:

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深度学习500问——Chapter07:生成对抗网络(GAN)(1)

JOYCE_Leo16

生成对抗网络(GAN,Generative adversarial network)自从2014年被lan Goodfellow提出以来,掀起了一股研究热潮。G...

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一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 !!

JOYCE_Leo16

本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。

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从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

double

GAN使用两套网络,分别是判别器(D)网络和生成器(G)网络,最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么,两套网络如何结合在一起,及优化的目标即cost f...

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Cascade EF-GAN笔记 - plus studio

plus sign

腾讯科技(深圳)有限公司 · 星火计划成员 (已认证)

Cascade EF-GAN可以更好地保留与身份相关的特征和细节,特别是在眼睛、鼻子和嘴巴周围,进一步帮助减少生成的面部图像中的伪影和模糊。

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Google Earth Engine ——数据全解析专辑(PML_V2: Coupled Evapotranspiration and Gross Primary Product)

此星光明

Penman-Monteith-Leuning Evapotranspiration V2 (PML_V2) products include evapotra...

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深度学习第5天:GAN生成对抗网络

Nowl

我们知道GAN的全名是生成对抗网络,那么它就是以生成为主要任务,所以可以用在这些方面

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使用GAN进行异常检测

deephub

探讨了在生物医学成像中使用gan进行异常检测。作者介绍了使用gan进行异常检测的概述,并研究了最先进的基于gan的生物医学成像异常检测方法。他们证明了基于gan...

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生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用

IT_陈寒

生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是近年来人工智能领域中备受瞩目的创新之一。它以其独特的结构和训练方式在图...

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通过 VAE、GAN 和 Transformer 释放生成式 AI

磐创AI

生成式人工智能是人工智能和创造力交叉的一个令人兴奋的领域,它通过使机器能够生成新的原创内容,正在给各个行业带来革命性的变化。从生成逼真的图像和音乐作品到创建逼真...

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ICCV2023 | 移动端图像修复简单基线,PAIR与SHI-Lab联合提出MI-GAN

AIWalker

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使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)

deephub

SN-GAN由Miyato等人(2018)在论文“生成对抗网络的谱归一化”中提出,作者证明了sn - gan在各种图像生成任务上比其他gan具有更好的性能。

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GAN!生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

TechLead

生成对抗网络(GAN)是深度学习的一种创新架构,由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。其基本思想是通过两个神经网络,即生成器(Generato...

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

狼啸风云

 小物体(即32×32像素以下的物体)的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题,我们设计了创新的体系结构,并发布了新的数据集。尽管如此,许多数据集中的小目标...

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GAN-Based Day-to-Night Image Style Transfer forNighttime Vehicle Detection

狼啸风云

数据增强在训练基于CNN的检测器中起着至关重要的作用。以前的大多数方法都是基于使用通用图像处理操作的组合,并且只能产生有限的看似合理的图像变化。最近,基于生成对...

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Self-Ensembling with GAN-based Data Augmentation for Domain Adaptation in Semantic Segmentation

狼啸风云

 基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性,即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题,许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适...

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StyleSwin: Transformer-based GAN for High-resolution Image Generation

狼啸风云

 尽管Transformer在广泛的视觉任务中取得了诱人的成功,但在高分辨率图像生成建模方面,Transformer还没有表现出与ConvNets同等的能力。在...

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