是real-time tracking of non-rigid object tracking using mean shift的一个实现

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生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

NULL 博文链接：https://xuan0506.iteye.com/blog/104158752使用过程 GCHART制作柱状图和饼图 397 Total Contract Costs by Regi SUM of JOB ToTAL by REG IoN $2,44,R04 11.1x 253 700,59 Portland 69 $1:913,a8l Raleigh $1,152,342 加人分组变量 在饼图中,也可加入第二个分类变量,只要在 CHART语句中加入选项 GROUP=变量