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[学位论文] 作者：赵镥瑶,
来源：曲阜师范大学 年份：2021
生成对抗网络（GAN）通过对抗学习拟合真实样本分布,获得生成数据的能力,对人工智能的发展有重要意义。近几年,关于GAN的创新性研究越来越多,各种衍生模型不断完善与发展,被广泛地应用于图像领域,取得了很多突破性的成果。然而,GAN的本质是在两个神经网络的博弈过程......
[期刊论文] 作者：赵镥瑶,齐苏敏,周翔宇,石珂,,
来源：通信技术 年份：2021
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)通过对抗学习获得生成数据的能力。它的生成图像与真实图像没有绝对的对应关系,因此传统方法很难具体量化生成图像的视觉质量和多样性。通过对GQI进行改进,利用SE-Res Net分类,提出了一种能够定量评价GAN生成......
[期刊论文] 作者：石珂,齐苏敏,赵镥瑶,王妍,
来源：曲阜师范大学学报（自然科学版） 年份：2022
GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based Generated Image Quality ......
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