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    GAN — Super Resolution GAN (SRGAN)

    GAN — Super Resolution GAN (SRGAN)

    lijingle2022-1-6 19:22
    超分辨率 GAN 应用深度网络与对抗网络相结合来生成更高分辨率的图像。 如上所示,与没有 GAN 的类似设计(SRResNet)相比,SRGAN 对具有更多细节的人类更具吸引力。 在训练期间,高分辨率图像 (HR) 被下采样为低分辨 ...
    GAN — CycleGAN(用图片玩魔术)

    GAN — CycleGAN(用图片玩魔术)

    lijingle2022-1-6 19:03
    许多 GAN 研究侧重于模型收敛和模式崩溃。 我们处理博弈,我们不知道如何有效解决它。 但是 GAN 可以很有趣,特别是对于跨域转化。 CycleGAN 将样式转移到图像。 例如,我们从收集三组图片开始:一组是真实的风景, ...
    GAN — 如何衡量 GAN 的性能?

    GAN — 如何衡量 GAN 的性能?

    lijingle2022-1-6 12:30
    在 GAN 中,生成器和鉴别器的目标函数通常衡量它们相对于对手的表现。 例如,我们测量生成器愚弄鉴别器的程度。 它不是衡量图像质量或其多样性的好指标。 作为 GAN 系列的一部分,我们研究了如何比较不同 GAN 模型的 ...
    GAN — GAN 的一些比较好的应用

    GAN — GAN 的一些比较好的应用

    lijingle2022-1-4 21:23
    在 GAN 发展的最初几年取得了令人瞩目的进展。 没有更多像恐怖电影中的邮票大小的面部照片。 2017 年,GAN 制作了 1024 × 1024 的图像,可以骗过星探。在未来几年,我们可能会看到由 GAN 生成的高质量视频。 商业应 ...
    GAN——对 GAN 网络的全面总结(1)

    GAN——对 GAN 网络的全面总结(1)

    lijingle2022-1-4 21:04
    在这个 GAN 系列中,我们确定了 GAN 如何应用于深度学习问题的一般模式,并研究了 GAN 为何如此难以训练的问题。 我们还查看了一些潜在的解决方案。 通过在一个上下文中回顾它们,让我们了解 GAN 研究的动机和方向以 ...
    GAN——对 GAN 网络的全面总结(2)

    GAN——对 GAN 网络的全面总结(2)

    lijingle2021-12-26 10:52
    本文主要介绍GAN研究在改进 GAN 方面的动机和方向。 通过在单一上下文中回顾它们,我们了解其思考过程,并使我们对解决方法有自己的判断。 在本文中,我们提供了不同方法的信息以及后续链接。下图总结了 GAN 的设计 ...
    GAN — 什么是生成对抗网络 GAN?

    GAN — 什么是生成对抗网络 GAN?

    lijingle2021-12-25 17:36
    GAN 是关于创造的,就像画画或创作交音乐一样。 与其他深度学习领域相比,识别画比用计算机或人画一幅画要容易得多,但让计算机理解并画出来这是很难的。GAN 是做什么的?GAN(生成对抗网络)的主要重点是从头开始生 ...
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