原文:GAN生成式對抗網絡(四)——SRGAN超高分辨率圖片重構

論文pdf 地址:https: arxiv.org pdf . v .pdf 我的實際效果 清晰度距離我的期待有距離。 顏色上面存在差距。 解決想法 增加一個顏色判別器。將顏色值反饋給生成器 srgan論文是建立在gan基礎上的,利用gan生成式對抗網絡,將圖片重構為高清分辨率的圖片。 github上有開源的srgan項目。由於開源者,開發時考慮的問題更豐富,技巧更為高明,導致其代碼都比較難以閱讀 ...

2018-11-27 16:36 0 1225 推薦指數:

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說說GAN生成式對抗網絡

在Auto-encoder中,input data通過一個encoder神經網絡得到一個維度的較低的向量,稱這個向量為code,code經過一個decoder神經網絡后輸出一個output data。 encoder 網絡的作用是用來發現給定數據的壓縮表示。decoder網絡使原始輸入的盡可 ...

Sat Jun 03 23:32:00 CST 2017 0 1483
ppt 制作海報 導出高分辨率圖片

用ppt做海報,導出圖片的時候,發現導出的圖片分辨率只有96ppi,清晰度不太好。 怎么能這樣呢! 網上搜了一下,發現微軟提供了一個修改注冊表的方法,點擊這里訪問。不過那里講的最新只有2010,我的是2016版本的,按照上面說的做,發現沒用。 找找其他辦法吧。付費軟件PPtools,好像 ...

Wed May 11 01:23:00 CST 2016 0 3343
不要慫,就是GAN (生成式對抗網絡) (一): GAN 簡介

前面我們用 TensorFlow 寫了簡單的 cifar10 分類的代碼,得到還不錯的結果,下面我們來研究一下生成式對抗網絡 GAN,並且用 TensorFlow 代碼實現。 自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets ...

Tue Jan 03 01:38:00 CST 2017 3 84743
GAN和CGAN——生成式對抗網絡和條件生成式對抗網絡

GAN的定義   GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分布,用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同,使用兩個內置模型以“對抗”的方式來使學習分布不斷接近輸入樣本分布。兩個模型一個是生成模型(Generative model),用來生成樣本;另一個是判別模型 ...

Tue Aug 04 06:44:00 CST 2020 0 1319
GAN生成式對抗網絡(三)——mnist數據生成

通過GAN生成式對抗網絡,產生mnist數據 引入包,數據約定等 GAN對象結構 生成器函數 對隨機值z(維度為1,100),進行包裝,偽造,產生偽造數據。 包裝過程概括為:全連接->reshape->反卷積 包裝過程中使用了batch_normalization ...

Tue Nov 27 01:07:00 CST 2018 0 1129
GAN生成式對抗網絡(二)——tensorflow代碼示例

代碼實現 當初學習時,主要學習的這個博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,寫的挺好的。 本文目的,用GAN實現最簡單的例子,幫助認識GAN算法。 2. 真實數據集,我們要通過GAN學習這個數據集,然后生成和他分布規則一樣的數據集 ...

Mon Nov 26 22:45:00 CST 2018 0 1415
 
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