相对于基础型的GAN网络,CycleGAN增加了一个核心的还原网络,导致相关的训练也跟着发生了相应的变化,因此还原网络是核心。 还原是双向的,不仅仅是真实输入图片-》Fake图片-》真实输入图片的还原。还包括真实的输出图片 -> Fake图片 -》真实的输出图片的还原。 CycleGAN一共有4个网络:G_A2B, D_A2B,G_B2A, D_B2A,...
相对于基础型的GAN网络,pix2pix网络,并没有增加新的网络结构,只在基础型的GAN基础上做了如下的优化: 判决网络的输入:增加了输入图片,与输出fake图片一起参与判决 判决网络的输出:不仅仅需要参与判决网络的判决,还需要与样本标签图片进行像素级的比较。 1.2 代码来源 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\models\pix2pix_...
(映维网Nweon2022年12月06日)使用非结构化单视图图像的大规模数据集对3D感知生成对抗网络(GAN)进行无监督学习是一个新兴的研究领域。最近,业界证明这种3D GAN能够实现照片真实感和多视图一致的人脸辐射场生成代。 但所述方法尚未证明对身体有效。一个原因是,由于身体的关节铰接与面部相比多样性明显更高,所以学习身体...
GRU是另一种对RNN进行优化的结构。它在保持LSTM效果的同时,简化了模型结构,使得训练过程更为高效。 5. 生成对抗网络(GAN) GAN由生成器和判别器两部分组成,它能够生成极为逼真的图像、语音等数据。这使得GAN在数据增强、艺术创作等领域具有广泛的应用前景。
人工智能(AI)在图像处理中的关键技术涵盖了多种算法和方法,这些技术共同构成了现代图像处理的基础。本文将详细探讨几大关键技术,包括卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)、图像分割、图像增强、目标检测与识别以及图像超分辨率。 卷积神经网络(CNN) 基本结构 ...