檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "生成網路".ckeyword (精準)
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在此篇論文中，我們的目的是尋找判別器函數的替代方法。GAN 的目標是找到一個分佈能夠接近目標數據分佈的函數。判別器則是是為訓練生成模型而提出的對抗性設計，訓練生成模型可以視為在高維空間中尋找特定分佈…
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近期許多深度學習中模型在影像風格轉移和圖片超解析上取得重大的成功。但在這些方法中，有兩個問題是會常常遇到的：(1)會受到GPU的空間限制，導致深度學習在影像處理的應用圖片只能在128px以內。(2)…
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人臉情感辨識是電腦視覺領域的一個很重要的議題，有很多研究在情感辨識都有很傑出的表現，但如果來源(訓練)和目標(測試)數據集差異較大時，則會降低辨識的準確率，領域自適應的方法通常可以處理這個問題，然而…
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近年來，ACG（動畫、漫畫和遊戲）文化非常盛行，以其特殊的動畫 風格和可愛的動畫角色吸引了大量客群。因此創造出精美的動畫產品（動 漫肖像、動漫角色）被認為是 ACG 文化中最重要的部分之一。然而，要…
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為了提升生成音樂的品質並解決音樂片段化的問題，這項研究除了針對參數部分有所探討之外，主要集中在損失函數的改進上。自動生成音樂是在最少的人工干預下進行音樂創作的過程，由於卷積神經網路適合學習局部特徵的…
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車牌識別 LPR 的深度學習方法通常建立在深度卷積神經網絡上。在訓練 集上進行訓練，然後在測試集上進行測試並進行性能評估。訓練集和測試集皆 從真實場景中收集。這樣的收集方式可能會引發隱私權益問題。因…
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生成對抗網路（GAN）是一種可生成高品質圖像的模型，目前已成為一個熱門的研究主題。然而因為圖像在不同主題下的巨大差異，風格轉換仍然是個有挑戰性的難題。基於 Swapping Autoencode…
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隨著機器學習及人工智慧的快速發展，機器視覺中關於數位影像處理的技術被廣泛運用於各項領域，在工業4.0的進展中，自動化光學檢測更是不可或缺的系統之一，透過電腦設備對各類影像進行分析與辨識，達到自動化無…