Abstract 论文创新点:分析流行GAN网络结构得知，GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同，主要表现在两方面。 实验结果：证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像。 .Introduction 本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测，虽然他们用肉眼无法区分，但是GANs生成的图片在重要的一些方面和相机拍摄的图像还是存在差别的。通过研究 ...
2019-12-09 20:53 1 240 推荐指数：
今年年初Facebook AI Research发布了一篇名为Beyond Frontal Faces: Improving Person Recognition Using Multiple Cues的人物识别的文章。 正好公司mentor想搞一个类似的东西看看能不能做一个智能相册出来（有点像 ...
bicubic作为默认降质，而是利用GAN利用自身分布去学习自己降质的过程。其中G网络用来学习降采样，当G网络被 ...
概述GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）是一个网络框架，它通常包括两部分，生成器（generator）和判别器（discriminator）。生成器的作用是学习真实数据的分布（或者通俗地说就是学习真实数据的特征），然后自动地生成新的数据 ...
https://genforce.github.io/mganprior/ Image Processing Using Multi-Code GAN Prior Abstract 尽管生成对抗网络(GANs)在图像合成 ...
论文：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior, CVPR2020 代码：https://github.com/genforce/mganprior 这是来自香港中文大学周博磊老师的工作。 尽管生成式对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功 ...
背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的，而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imres ...
本人最近在研究去雾方面的最新文献（2016年初），当然去雾方面的经典论文是何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，我这里讲的论文主要是自己平时在看的一些文献，看的过程中进行总结，一方面是给自己看论文留下 ...
GAN 原始GAN中判别器要最小化如下损失函数，尽可能把真实样本分为正例，生成样本分为负例： 其中是真实样本分布，是由生成器产生的样本分布。 第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数，logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率，log(1-D(G(zi ...
