CycleGAN相关论文
针对草原蝗虫图像具有样本收集困难、目标较小和目标多尺度等技术难点，基于YOLO v5网络，提出了一种复杂背景下多尺度蝗虫目标检测识......
针对当前灰度人脸图像彩色化技术出现的颜色不准确、人脸图像细节损失等问题，提出一种基于自注意力机制的优化的人脸图像彩色化方法......
变电站设备的正常运行是电力系统稳定运行的先决条件,因此变电站设备的缺陷检测是非常必要的,如何快速准确发现变电站设备存在的隐......
在新冠疫情防控期间,人脸识别在病毒流调、无接触通行、目标追踪等方面发挥出重要作用,但此类复杂的自然场景伴有诸多干扰因素,阻......
近年来,深度神经网络通过增加模型的深度来提高特征提取和数据拟合的能力。与浅层模型相比,它在图像处理方面表现出了很大的优势,......
近年来,人脸识别一直是模式识别、图像处理和机器视觉等领域的研究热点之一。素描人像识别作为一个难题,一直以来没有一个非常有效......
弓网系统是牵引系统中的重要设备,对其进行智能检测有助于保证弓网系统运行的安全性及稳定性。弓网图像数据是弓网智能检测的基础......
图像的风格迁移是一种重要的图像处理技术。风格迁移技术旨在通过一定的算法,将一张图片的内容信息与另一幅图片的纹理、色调、轮......
在互联网时代,头像在社交平台上起着名片的作用。部分人选择将个性突出的卡通画像作为自己的头像,但是让计算机自动生成符合人类主......
海洋环境的识别算法往往效果不佳,强烈的吸收作用以及悬浮粒子的散射对光线进行干扰,导致所捕获到的水下图像具有诸如色偏、图像模......
遥感影像变化检测技术是遥感影像信息挖掘中的重要技术之一。遥感影像变化检测算法通过提取不同时相遥感影像中的变化区域来记录人......
糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是一种严重的致盲症。DR治疗药物的研发中常通过显微镜观察小鼠视网膜病理图像的变化的......
随着互联网的迅猛发展,图像多元化处理的需求越来越大,而图像风格转换也逐渐成为当下人们关注的一个研究热点,具有广泛的研究意义......
针对雾天场景下成像设备采集的图像降质严重的问题,提出一种基于特征约束循环生成对抗网络(CycleGAN)的单幅图像去雾算法。首先,通......
行人再识别是指通过计算机视觉技术匹配出现在不同地点和时间的行人。在智能安防、商业导购、人机交互等领域,行人再识别技术具有......
近年来,智能驾驶的研究飞速发展,包括行人检测、车道线检测、交通场景识别等任务都取得了卓越的进步。然而,驾驶环境的多变容易导......
天文学是一门古老的学科,天文研究与人类的活动密切相关,深刻影响着人类的自然观、宇宙观、影响人类的日常生产生活,甚至影响人类......
生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)自2014年提出以来,已经在许多领域取得了广泛的关注,现如今已经成为人工智能......
图像的风格转换拥有着广阔的应用领域和很高的实用价值,随着高性能计算机的快速发展以及深度学习研究算法的引入,如今社会对实现图......
Aiming at the difficulty of obtaining sufficient labeled Hyperspectral image(HSI) data and the inconsistent feature dist......
目前,癌症仍然是人类身体健康的一个巨大威胁。癌症的诊断尤其是早期诊断,对于癌症的治愈来说至关重要。以正电子发射型计算机断层......
针对语音去噪问题,提出一种基于循环生成对抗网络(Cycle GAN)的方法来对声音场景中的语音进行去噪。该方法把Cycle GAN的网络模型......
生成对抗网络(GAN)与图像处理的结合一直受到机器视觉领域研究者的推崇,GAN凭借其强大的网络结构和特征学习能力,在图像生成和转换......
随着深度学习的不断发展与应用,图像到图像的风格迁移成了计算机视觉领域的研究热点之一。该文运用Cycle-GAN网络对图像进行风格迁......
汉字字体研究是计算机视觉重要的研究方向,利用pix2pix生成对抗网络对手写汉字字体风格迁移需要大量的匹配汉字图像,CycleGAN进行......
恶性肿瘤细胞发生转移是癌症患者死亡率高的主要原因,而淋巴道转移是恶性肿瘤细胞转移的主要途径。淋巴管癌栓则又是淋巴道转移的......
金丝猴是国家一级保护动物,属于濒危物种,对金丝猴的保护和相关研究刻不容缓。现阶段可以采用非侵入式的拍摄方法,以获得大量的自......
针对现有人脸表情合成大多依赖于数据源驱动,且存在生成效率低、真实感差的问题,提出一种基于改进CycleGan模型和区域分割的表情动......
为解决CycleGAN算法图像风格化质量不高、网络稳定性不强的问题,提出了CycleGANSN算法。在CycleGAN算法判别网络的每一个卷积层后......
图像到图像转换是一类视觉和图形问题,目标是通过使用一组配对的图像来学习输入图像和输出图像之间的映射.然而,对于许多任务来说,......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
在图像生成领域,传统的图像风格迁移需要在两个配对的图像间进行转换。循环一致性生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Net......
CycleGAN算法能很好地解决在图像未配对的情况下不能完成图像风格转换的问题,并且CycleGAN通过加入循环一致性损失,解决了数据分布......
异质人脸图像合成是以一类人脸图像为输入,合成另一类在图像质量、风格等方面与输入图像不同的新人脸图像。异质人脸图像合成要求......
图像到图像的翻译工作在现实中有着广泛的应用,因此在计算机视觉领域得到高度关注。深度学习包括监督学习、非监督学习和半监督学......
近年来,人工智能兴起,深度学习是目前人工智能的主要研究领域之一。深度学习是一种数据驱动学习方法,对数据的数量和质量的要求都......
图像到图像的翻译工作在现实中有着广泛应用,因此在计算机视觉领域得到高度关注。通过CycleGAN的网络结构进行图像风格迁移实验,将......
交通驾驶场景是一个复杂多变的环境,其中包括车辆位置及其运动趋势、行人和交通标志的空间位置等重要信息。视觉选择性注意机制是......
