摘要 随着智能信息时代的发展, 深度神经网络在人类社会众多领域中的应用, 尤其是在自动驾驶、军事国防等安全攸关系统中的部署, 引起了学术界和工业界对神经网络模型可能表现出的错误行为的担忧. 虽然神经网络验证和神经网络测试可以提供关于错误行为的定性或者定量结论, 但这种事后分析并不能防止错误行为的发生, 如何修...
(1) 从启发式经验修复到理论可证明修复. 未来需要进一步发展理论可证明的神经网络修复策略, 扩展理论可证明的修复方法的应用范围; 也可以考虑采用神经网络验证或者测试工具作为后端为神经网络修复策略提供性能佐证. (2) 权重级细粒度定位和修复. 可以考虑进一步将错误定...
文章提出使用稠密连接的网络有效定位逼真的深度修复图像中的篡改区域.该网络是一种基于稠密连接的编码器和解码器架构,其中引入的稠密连接模块可以更好地捕获在修复图像中细微的篡改痕迹.此外,在稠密连接模块中嵌入Ghost模块,空洞卷积和通道注意力机制可以实现更好的定位性能.实验结果表明,该方法能够在逼真复杂的深度修复...
老照片修复技术!基于深度卷积网络的图像修复论文解读与实战,写进简历的的开源项目! 咕泡AI人工智能 编辑于 2024年10月15日 17:04 基于深度卷积网络的图像修复论文解读与实战 分享至 投诉或建议
简介:随着深度学习技术的发展,图像修复任务取得了显著的进步。本文将回顾深度图像修复的里程碑工作,并探讨使用生成对抗网络(GAN)和基于Patch的方法进行图像修复的最新进展。我们将介绍几种先进的模型架构,包括Context Encoder、Multi-scale Neural Patch Synthesis和Globally and Locally Consistent Image Completion,并讨论它们...
出处 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2022年第7期84-93,共10页 Netinfo Security 基金 国家自然科学基金[62072237] 南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划项目[xcxjh20211606]。 关键词 深度修复 篡改检测 稠密连接 Ghost模块 deep inpainting forgery detection dense connectivity Ghost module 分类号 TP309 ...
该项目使用深度完全卷积神经网络(deep fully convolutional neural network),参照了英伟达在今年4月前发布的一篇论文。当然,英伟达原文的目的可不是用来做羞羞的事情,而是为了复原画面被单色条带遮挡的问题。 从实际效果来看,复原后的图片涂抹痕迹仍然比较明显,不过处理线条比较简单的漫画可以说是绰绰有余。
图像缺损修复研究旨在通过计算机自动修复图像中的缺损内容。近年来,深度神经网络技术的出现有效促进了相关研究的发展。本文针对该类研究进行了系统梳理和综合介绍。依据网络架构类型,具体将方法分为五类:Context-Encoder 类、U-Net 类、CGAN 类、DCGAN 类以及 StackGAN 类。我们具体分析了每类方法的思路、特点、优势和缺...
3D深度卷积神经网络在处理三维数据时具有良好的表达能力和特征提取能力，其可以通过多层卷积和池化操作，逐渐提取三维模型中的特征，并学习到三维模型的特征和几何结构信息。与传统的二维卷积神经网络相比，3D CNN能够捕捉到数据中空间维度上的特征，从而更好地理解和处理三维数据。生成对抗网络在三维模型修复中可以应用于...
简介:【7月更文挑战第8天】安全漏洞的管理与修复是网络安全工作的重要组成部分。通过定期的安全审计、更新与补丁管理、漏洞扫描与评估、及时修复及持续监控与响应等措施,可以有效提升网络系统的安全性。然而,网络安全是一项长期而艰巨的任务,需要不断关注最新的安全动态和技术发展,持续优化安全策略和管理流程,以应对日益...