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GAN網絡進行圖片增強 基於Tensorflow框架 調用ModifyPictureSize.py文件 代碼如下: 將圖片轉換為二進制文件 .將你的jpg和 或png圖像復制到一個類文件夾中 .更改相應的標簽 batches.meta.txt .然后使用以下bash腳本處理圖像,重新調整你放在文件夾中的所有png MNIST標准 x pixel大小 .最后運行以下python腳本將所有圖片和類別折 ...
2019-08-01 17:01 0 1118 推薦指數:
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生成對抗網絡的概念 上一篇中介紹的VAE自動編碼器具備了一定程度的創造特征,能夠“無中生有”的由一組隨機數向量生成手寫字符的圖片。 這個“創造能力”我們在模型中分為編碼器和解碼器兩個部分。其能力來源實際上是大量樣本經過學習編碼后,在數字層面對編碼結果進行微調,再解碼生成圖片的過程。所生 ...
Defect-GAN: High-Fidelity Defect Synthesis for Automated Defect Inspection~WACV2021 單位: 一、下載 paper: https://openaccess.thecvf.com/content ...
在一篇博客GAN網絡從入門教程(一)之GAN網絡介紹中,簡單的對GAN網絡進行了一些介紹,介紹了其是什么,然后大概的流程是什么。 在這篇博客中,主要是介紹其數學公式,以及其算法流程。當然數學公式只是簡單的介紹,並不會設計很復雜的公式推導。如果想詳細的了解GAN網絡的原理,推薦去看李宏毅老師的課程 ...
論文pdf 地址:https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.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 ...
實驗了效果,下面的還是圖像的異常檢測居多。 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!像許多追隨AI進展的人一樣,我無法忽略生成建模的最新進展,尤其是圖像生成中生成對抗網絡(GAN)的巨大成功。看看這些樣本:它們與真實照片 ...
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks,中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法,巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單,其由兩個網絡組成,一個是生成網絡G(Generator ...