原文:DCGAN 論文簡單解讀

DCGAN的全稱是Deep Convolution Generative Adversarial Networks 深度卷積生成對抗網絡 。是 年Ian J.Goodfellow 的那篇開創性的GAN論文之后一個新的提出將GAN和卷積網絡結合起來,以解決GAN訓練不穩定的問題的一篇paper. 關於基本的GAN的原理,可以參考原始paper,或者其他一些有用的文章和代碼,比如:GAN mnist ...

2018-05-18 09:55 0 24495 推薦指數:

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DCGAN 代碼簡單解讀

之前在DCGAN文章簡單解讀里說明了DCGAN的原理。本次來實現一個DCGAN,並在數據集上實際測試它的效果。本次的代碼來自github開源代碼DCGAN-tensorflow,感謝carpedm20的貢獻! 1. 代碼結構 代碼結構如下圖1所示: 圖 ...

Sun May 27 00:58:00 CST 2018 3 5558
論文閱讀筆記】《DCGAN

論文:《UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS》 發表日期:ICLR 2016 前言 這幾年CNNs在計算機視覺應用的監督學習方面 ...

Sun Aug 16 02:56:00 CST 2020 0 2011
條件GAN論文簡單解讀

簡稱為CGAN),簡單來說我們把希望作為條件的data y同時送入generator和discrimi ...

Tue Jun 05 23:49:00 CST 2018 0 4880
DCGAN

DCGAN對卷積神經網絡的結構做了一些改變,以提高樣本的質量和收斂的速度,這些改變有: 取消所有pooling層。G網絡中使用轉置卷積(transposed convolutional layer)進行上采樣,D網絡中用加入stride的卷積代替pooling。 在D和G中均使用 ...

Thu Sep 21 05:55:00 CST 2017 0 2106
YOLOP 論文解讀

最新的 YOLOP 網絡模型出來了,同時支持目標檢測,可行駛區域分割和車道線分割三大任務,cver們趕緊卷起來,而且還是個real time + sort 的模型。 1、網絡結構 如下圖: 由一 ...

Wed Sep 01 09:38:00 CST 2021 0 829
TextCNN論文解讀

引言 本文是對《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》的原理解讀,簡稱TextCNN。 作者提出了一種基於CNN的新的文本分類模型。該模型結構簡單,支持靜態詞向量和可微調詞向量。作者做了一系列實驗驗證了該方法的優勢 ...

Wed Apr 01 06:34:00 CST 2020 0 1537
YOLOv1論文解讀

原文下載鏈接 摘要   我們提出一種新的目標檢測算法——YOLO。以前有關目標檢測的研究將檢測轉化成分類器來執行。然而,我們將目標檢測框架化為空間分隔的邊界框及相關的類概率的回歸問題。在一次評估中,單 ...

Wed Feb 03 02:22:00 CST 2021 0 358
YOLOv2論文解讀

原文下載鏈接 摘要   我們將介紹YOLO9000,這是一種先進的實時對象檢測系統,可以檢測9000多個對象類別。首先,我們建議對YOLO檢測方法進行各種改進,無論是新穎的還是從以前的工作中得出的。改 ...

Thu Feb 04 01:56:00 CST 2021 2 362
 
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