有关辅助分类器 GAN 的更多详细信息。 你应该在大约 5 个轮次后开始看到合理的图像,而在大约 15 个轮次后开始看到良好的图像。 你应该使用 GPU,因为大量卷积运算在 CPU 上非常慢。 如果你打算进行迭代,请首选 TensorFlow 后端,因为使用 Theano 的话编译时间可能会称为阻碍。 耗时: 硬件后端Time / Epoch CPUTF3
最后,一个残差注意力MIML(RAMIML)分类器的实现与适当的阈值的自适应阈值校准模块。RAUnetGAN-MIML和[56]之间的主要区别在于级联去噪RAUGAN模块和RAMIML分类器。综合仿真结果表明,所提出的框架的有效性和鲁棒性。 本文的主要贡献可概括如下: 1)提出了一种改进的OLWR任务处理框架--剩余注意力辅助U网GAN和MIML(RAUne...
今日焦点:基于辅助分类器对抗生成网络(GAN)的约束图像合成【转发】@爱可可-爱生活:《Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs》A Odena, C Olah, J Shlens [Google Brain] (2016) O网页链...