檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Generative Adversarial Networks".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="風格轉換"
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隨著生成對抗網絡(GAN) [1]的快速發展,獲得高質量的圖像合成並不容易。這是因為生成器的圖像質量在訓練到一定程度後無法進一步提高,同時判別器陷入過度擬合,無法很好地區分真假圖像。GAN架構和訓練…
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生成對抗網路使各個領域有突破性地發展,生成網路能夠透過學習訓練資料的分布進而直接生成出相似於訓練資料的分布,在風格轉換的領域上有著極大的推進作用。 本論文實作了一個可根據使用者輸入條件針對單張輸入影…
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我們提出了一種用於車牌圖像合成的風格保留生成器 (SPG) 。給定一個符合車牌規範的任意字串,提出之 SPG 可以生成具有給定內容的字串圖像並保留來源車牌的原始風格。生成的車牌圖像可用於訓練車牌識別…