Abstract 論文創新點:分析流行GAN網絡結構得知，GAN網絡生成得圖片在顏色處理與真實攝像機拍攝的照片存在不同，主要表現在兩方面。 實驗結果：證明了兩種線索能夠有效區分GAN生成圖像和用於訓練GAN的真實圖像。 .Introduction 本片論文主要是研究GANs網絡生成圖片的取證檢測，雖然他們用肉眼無法區分，但是GANs生成的圖片在重要的一些方面和相機拍攝的圖像還是存在差別的。通過研究 ...
2019-12-09 20:53 1 240 推薦指數：
今年年初Facebook AI Research發布了一篇名為Beyond Frontal Faces: Improving Person Recognition Using Multiple Cues的人物識別的文章。 正好公司mentor想搞一個類似的東西看看能不能做一個智能相冊出來（有點像 ...
bicubic作為默認降質，而是利用GAN利用自身分布去學習自己降質的過程。其中G網絡用來學習降采樣，當G網絡被 ...
概述GAN（Generative Adversarial Network，生成對抗網絡）是一個網絡框架，它通常包括兩部分，生成器（generator）和判別器（discriminator）。生成器的作用是學習真實數據的分布（或者通俗地說就是學習真實數據的特征），然后自動地生成新的數據 ...
https://genforce.github.io/mganprior/ Image Processing Using Multi-Code GAN Prior Abstract 盡管生成對抗網絡(GANs)在圖像合成 ...
論文：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior, CVPR2020 代碼：https://github.com/genforce/mganprior 這是來自香港中文大學周博磊老師的工作。 盡管生成式對抗網絡(GANs)在圖像合成方面取得了成功 ...
背景與思路來源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核問題 目前大多數 SR 的 model 都是用的合成下采樣圖片來進行訓練的，而這些合成的圖片常常使用的是 MATLAB 里面的 imres ...
本人最近在研究去霧方面的最新文獻（2016年初），當然去霧方面的經典論文是何凱明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，我這里講的論文主要是自己平時在看的一些文獻，看的過程中進行總結，一方面是給自己看論文留下 ...
GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數，盡可能把真實樣本分為正例，生成樣本分為負例： 其中是真實樣本分布，是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數，logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率，log(1-D(G(zi ...
