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一种优于深度学习的双鉴别网络生成对抗网络的图像修复办法.pdf
针对现有神经网络图像修复方法的修复结果在视觉连通性上存在结构扭曲、训练过程中易陷入过度学习等问题,提出了一种基于双鉴别网络的生成对抗网络( GAN)图像修复方法。该方法的修复模型使用了修复网络、全局鉴别网络和局部鉴别网络。修复网络将待修复图像破损区域用相似信息填充后作为输入,极大地提高了生成图像的速度与质量;全局鉴别网络综合采用图像全局的边缘结构信息和特征信息以保证修复网络输出的修复图像结果符合视觉连通性;而局部鉴别网络在鉴别输出图像的同时,利用在多个图像中寻找到的辅助特征块来提高鉴别的泛化能
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-23
文件大小:1048576
提供者:
weixin_39841365
GAN生成对抗网络综述.pdf
2019-2020年,关于图神经网络的综述性论文,题目:A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications,英文版的
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-04-24
文件大小:1048576
提供者:
qq_36225236
GAN对抗神经网络.pdf
对抗神经网络论文
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-03-09
文件大小:1048576
提供者:
QqQ353
复旦机器学习与深度学习.zip
深度学习资料集合:(1.1.1)--神经网络基础.pdf,(1.4.1)--银行客户流失预测.pdf,(2.1.1)--深度学习应用概况.pdf,(3.1.1)--卷积神经网络基础.pdf,(3.11.1)--卷积笔记.pdf,(4.1.1)--卷积神经网络算法.pdf,(4.7.1)--VGG动物识别.pdf,(5.1.1)--循环神经网络模型.pdf,(5.7.1)--股票预测.pdf,(6.1.1)--目标检测.pdf,(6.14.1)--任务检测.pdf,(7.1.1)--生成对抗网络.
所属分类:
深度学习
发布日期:2021-02-08
文件大小:99614720
提供者:
weixin_43207204