檢索結果:共5筆資料 檢索策略: "Generative Adversarial Networks".ekeyword (精準) and year="106"
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我們提出透過Wasserstein損失函數的生成對抗網路輔助擷取人臉屬性特徵(Disentangle Represenetation of Generative Adversarial Networ…
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本論文實作一個可根據使用者輸入條件而生成高解析度人臉圖像的系統。我們首先實 作一個基於漸進式生長生成對抗網路以及Wasserstein距離的高解析圖像生成器,並使 用CelebA資料庫訓練其生成高解…
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生成對抗網路促進許多領域的發展,因為生成對抗網路可以透過對抗式的訓練讓網路學習到訓練資料的分布,並且生成與訓練資料分布類似的資料。基礎的生成對抗網路由兩個獨立的網路所組合的,生成網路是用來合成樣本,…
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隨著近年來機器學習相關技術的發展,深度學習的概念已經成功被應用在不同領域上,當中包括了圖像辨識、物件偵測、自然語言處理,自動生成多媒體內容等,主要原理是透過大量的訓練資料讓深度網路模型學習到資料當中…
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影像去馬賽克方法是影像處理領域中的一個重要議題,這個議題是致力於將覆有彩色濾鏡陣列的感光元件所輸出的不完整彩色影像(馬賽克影像)重建成全彩影像。在這篇論文中,我們基於多階段細化方法和條件式生成對抗網…