檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "Kai-Lung Hua".eadvisor (精準) and ckeyword.raw="生成對抗網路"
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最近基於深度學習的方法已經在圖像修復領域非常進步。然而，目前存在的方法時常在修補完圖片之後，遮罩區域的邊界仍然是模糊的，甚至容易生成扭曲的結構。這主要是因為過去方法使用卷積神經網路從遮罩周圍的空間複…
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本論文透過結合變分自動編碼器與三方生成對抗網路來修補殘缺的三維物件。為了保持生成物件的結構特徵，我們採用編碼器網路來學習潛在向量空間與真實物件空間之間的關聯。三方生成對抗網路是由生成器、鑑別器和分類…
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近年來手機處理器的大幅進展讓在移動裝置上使用深度學習網路更加有機會，也因此產生了許多以深度學習生成對抗網路為名的修圖應用。但要運行大型的生成對抗網路需要運算量對多數移動裝置而言仍然過於巨大。本篇論文…
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非監督式圖像轉換的目標是在兩個非成對的數據樣本中找到對應關係。一種方法是以補丁為單位的對比學習來達成單向的圖像轉換，最大化輸入與輸出影像中相對應之補丁的相互資訊，且將其他來自輸入影像中的非對應補丁視…