In particular, the above approaches can obtain the structured representation of 3D faces, which enables us to adapt the 3D faces to the Deep Convolution Generative Adversarial Network (DCGAN) for 3D face generation to obtain better 3D faces with different expressions. We demonstrated the ...
DeepNude's pix2pixHD algorithms(proposed by NVIDIA) and general-purpose Image-to-Image theory and practice research. DeepNude的pix2pixHD算法(英伟达提出)以及通用的Image-to-Image理论与实践研究。 - add DCGAN · ilovezsl/DeepNude-an-Image-to-Image-technol
为了提升客户对服装款式的满意度,提出了一种基于DCGAN算法的小黑裙服装款式图生成方法。首先训练DCGAN算法生成清晰稳定的服装款式图;其次利用用户主观筛选得到的服装款式图更新训练数据,建立个性化服装款式库;最后通过生成的款式风格以及用户喜爱的款式图数量,评估该方法是否可以达到提高用户满意度的目的。结果表明,优化后的...
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 example/gan/dcgan.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -6,7 +6,7 @@ from datetime import datetime def make_dcgan_sym(ngf, ndf, nc, no_bias=True, fix_gamma=True, eps=1e-5 + 1e-12): BatchNorm = mx.sym.CuDNN...
DCGAN是一种基于卷积神经网络的GAN架构,通过对生成器和判别器进行深度学习,可以生成逼真的图像和视频。 在DCGAN中,有两个主要的网络:生成器和判别器。生成器可以生成看起来像真实图像的图片,而判别器可以将真实图片和生成器生成的图片区分开来。 具体的,DCGAN的生成器可以从噪音中生成图像。噪音是由一个随机分布中的...
为了让大家能够快速上手,本次我们给大家介绍一个非常适合新手入门的项目,使用DCGAN来进行图片生成,项目效果如文章开头的图片。 2.1 数据获取 本次我们完成一个人脸表情图像生成的任务,使用的数据集也是多次在咱们的项目中出现过的数据集,我们选...
摘要: 研究基于深度卷积生成-对抗网络(Deep Convolution Generation-Antagonism Network,DCGAN)实现水声数据仿真的方法,通过设计适配的DCGAN模型,迭代训练出能够拟合随机高斯噪声与水声小波图像之间映射关系的网络模型参数,实现水声数据的仿真.由提前训练好的判别网络验证仿真数据的... 查看全部>> ...
GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN) 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理(GAN生成对抗网络入门介绍),生成对抗网络GAN主要由两部分组成,生成网络Generator和判别网络Discriminator,生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成...
本发明公开了一种基于DCGAN网络的DoS攻击流量生成系统及方法,该系统包括真实流量采集模块、DCGAN网络和流量生成模块;真实流量采集模块用于提取真实流量序列的典型流量特征,并将得到的特征矩阵用于构建训练数据;DCGAN网络用于学习训练数据中各向量的分布概率规律,结合高斯噪声以生成具有相似规律的结果数据;流量生成模块将DCGAN网...
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