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GAN网络进行图片增强 基于Tensorflow框架 调用ModifyPictureSize.py文件 代码如下: 将图片转换为二进制文件 .将你的jpg和 或png图像复制到一个类文件夹中 .更改相应的标签 batches.meta.txt .然后使用以下bash脚本处理图像,重新调整你放在文件夹中的所有png MNIST标准 x pixel大小 .最后运行以下python脚本将所有图片和类别折 ...
2019-08-01 17:01 0 1118 推荐指数:
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生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程。所生 ...
Defect-GAN: High-Fidelity Defect Synthesis for Automated Defect Inspection~WACV2021 单位: 一、下载 paper: https://openaccess.thecvf.com/content ...
在一篇博客GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍中,简单的对GAN网络进行了一些介绍,介绍了其是什么,然后大概的流程是什么。 在这篇博客中,主要是介绍其数学公式,以及其算法流程。当然数学公式只是简单的介绍,并不会设计很复杂的公式推导。如果想详细的了解GAN网络的原理,推荐去看李宏毅老师的课程 ...
论文pdf 地址:https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf 我的实际效果 清晰度距离我的期待有距离。 颜色上面存在差距。 解决想法 增加一个颜色判别器。将颜色值反馈给生成器 srgan论文是建立在gan基础上的,利用gan生成式对抗网络,将图片重构 ...
实验了效果,下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了 ...
https://sigmoidal.io/beginners-review-of-gan-architectures/ 嗨,大家好!像许多追随AI进展的人一样,我无法忽略生成建模的最新进展,尤其是图像生成中生成对抗网络(GAN)的巨大成功。看看这些样本:它们与真实照片 ...
GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator ...