1. 基于生成式多对抗网络的对称代价学习模型 经研究发现,为得到更安全的隐写嵌入效果,在基于GAN的隐写模型中,确保生成器和判别器之间的动态平衡至关重要。如图1所示,本工作提出了一种基于生成式多对抗网络的隐写框架。与传统的基于GAN的隐写方法相比,我们在判别器中整合了多个隐写分析器,而不是仅仅依赖一个单独的隐...
为了解决上述问题,研究人员选择整合一组不同的深层特征表示作为 GAN 模型的鉴别器,这种新的监督来源可以从两个方面使模型受益。研究人员表示,“首先,在预训练特征上训练浅层分类器是将深层网络适应小规模数据集的常见方法,同时可以减少过度匹配情况。其次,有研究表明,深度网络可以捕获有意义的视觉概念,从低级视觉线索(...
本次研讨会邀请到西交利物浦大学助理教授、机器人工程专业主任江浩川和超集信息解决方案部高级硬件工程师陈阳参与,主讲生成式对抗网络应用以及模型训练加速方案。 江浩川是西交利物浦大学助理教授、机器人工程专业主任,研究方向主要集中于机器学习、深度学习、机器视觉方面,包括生成式模型、解纠缠表征、图像分割、以及医疗图像...
摘要 本发明实施例提供了一种生成式对抗网络模型的图像融合方法和判别器,其中,该方法包括:S1:获取到生成器生成的图像;S2:对所述图像进行分解得到颜色通道;S3:在通过预置卷积核对所述颜色通道进行单层卷积得到特征图后,对所述特征图进行融合得到融合后的所述图像;S4:循环执行S2和S3直至卷积次数等于预置次数。本发明在...
为解决现有算法容易产生图像模糊或纹理失真的问题,提出了一种级联式生成对抗网络图像修复模型.该 模型由粗化和优化生成子网络串联而成.在粗化生成网络中设计了一种并行卷积模块,由 3 层卷积通路和 1 个深层 卷积通路并联组成,当网络层数较深时,可解决梯度消失问题...
噪声渲染图和辅助特征进行去噪,输出去噪渲染图,判别网络用于对输入的去噪渲染图和噪声渲染图对应的目标渲染图进行分类,输出分类结果;利用训练样本对生成式对抗网络的网络参数进行调优,以网络参数确定的去噪网络作为蒙特卡洛渲染图去噪模型,还公开了一种蒙特卡洛渲染图的去噪方法和装置,能够实现对含有噪声的蒙特卡洛渲染图的...
噪声渲染图和辅助特征进行去噪,输出去噪渲染图,判别网络用于对输入的去噪渲染图和噪声渲染图对应的目标渲染图进行分类,输出分类结果;利用训练样本对生成式对抗网络的网络参数进行调优,以网络参数确定的去噪网络作为蒙特卡洛渲染图去噪模型,还公开了一种蒙特卡洛渲染图的去噪方法和装置,能够实现对含有噪声的蒙特卡洛渲染图...
的图像修复方法及系统,构建由生成器和对抗性判别器组成的深度生成对抗修复模型,利用重构损失和对抗损失,从随机噪声中合成缺失的内容;对判别器的网络结构进行改进,提出多尺度的判别器结构并对其进行对抗训练,对图像进行修复;利用泊松混合方法对所述修复图像进行后续处理;验证所述基于生成式对抗网络模型的图像修复算法的优势...
一种基于生成式对抗网络模型的图像异常检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于生成式对抗网络模型的图像异常检测方法说明:本发明公开一种基于生成式对抗网络模型的图像异常检测方法,所述异常检测方法包括以下步骤:将摄取设...专利查询请上爱企查
一种基于生成式对抗网络的图神经网络模型防御方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于生成式对抗网络的图神经网络模型防御方法及装置说明:本发明公开了一种基于生成式对抗网络的图神经网络模型防御方法,其特征在于,包括根据接收的对抗样本...专利查询请上爱企