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随着深度学习的迅猛发展,人工智能技术已融入人们日常生活的方方面面,拍照购物、刷脸支付、旧照新颜、智能换脸,人工智能所赋能的......
近年来随着深度学习技术的发展,基于图像的虚拟试衣技术获得越来越多的关注,并广泛应用于网络购物、游戏、动画等领域。基于薄板样......
针对传统生成对抗网络算法使用少量训练样本无法生成高质量图像的不足，提出一种改进的数据增强对抗网络用于生成图像。改进算法利用......
生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets,GAN）现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零......
针对军用背景下实地采集红外舰船数据难度大且图像质量差的问题，提出红外舰船增强StyleGAN的图像生成算法。该算法在StyleGAN基础上......
为了解决带钢小样本数据集在深度学习中出现的模式崩溃、图像模糊和错判等问题，提出了一种改进的ACGAN数据增强方法。首先，模型中引......
近年来,计算机断层扫描（CT）基于深度学习的细分割发展迅速。为了改善计算机辅助手术（CAS）,已经开发了多种技术来分割解剖器官。肝脏分......
现有车损图像数据集存在样本量少，多样性不足，分布不均衡等问题，这些问题可通过图像生成缓解。StyleGAN是较新的能生成高分辨率且不失......
图像生成是图像数据增强的一种重要途径,瑕疵布匹图像生成的研究对扩充工业生产中布匹瑕疵自动化检测模型的数据集具有重要意义。......
针对工业生产中布匹瑕疵自动化检测模型训练时缺少带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像数据集的问题,本文提出了一种以改进的部分卷积网......
为了解决光学遥感探测中民用商用船舶和军舰样本不足的问题，提出面向船舶遥感图像的Wasserstein距离生成对抗网络（ship-WGAN）。在ship......
高质量图像凭借其分辨率高和细节特征突出等优势在现代社会中发挥着重要的作用。近些年，受益于深度学习技术在图像处理领域的迅速发......
生成对抗网络（GAN）作为一种新兴的生成式模型，逐渐发展应用于图像生成、三维重构、跨模态转换等领域，有效解决了常规卷积神经网络在图......
目标检测被广泛应用于行为识别、自动驾驶、航空航天等诸多领域。基于深度学习的目标检测算法的优秀性能离不开大量优质的数据集,......
阿里巴巴达摩院研发了超大规模中文多模态预训练模型M6，并陆续推出了百亿、千亿、万亿和十万亿参数规模的预训练模型，实现了高效低碳......
随着智慧城市建设的稳步推进,公共视频监控网络获得了长足发展,监控摄像头在医院、学校、商场等公共场所广泛部署,在提高公共安全......
从人工智能艺术与仿真数码绘画的发展现状，以及人工智能在电子绘画媒介中的价值以及应用进行讨论，进而探索人工智能在电子绘画中应用......
生成式对抗网络（GAN）凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐，并在诸多领域内展现出巨大的潜力。阐述了GAN的发展背景、架......
在PCB产品的加工过程中,SMT钢网孔洞是否存在缺陷是影响电路稳定性的重要因素,而目前实际生产线上人工对比数字图像和GERBER设计文......
金文,是中国古代商周时期用于记录的主要书体。研究商周金文,对了解古代历史、考察古代社会生活等均具有重大意义。识别商周金文文......
在计算机视觉领域中,图像生成模型的研究是一个重要和有趣的方向,按照搜寻和计算真实的图像信息分布为导向,来生成满足目标特征分......
近年来,在计算机视觉领域,深度学习推动了人脸识别、自动驾驶等很多技术的快速发展。但在实际应用中,深度学习模型需要大量的图像......
文字,自从其产生以来,一直是人类文明延续的象征,更是人与人之间进行沟通过程中提供信息的重要载体。近年来,随着深度学习的不断崛......
目前深度学习技术已经广泛应用于计算机视觉相关领域中,在医疗影像、身份识别、智能交通、图像合成等多种应用场景中都催生出了实......
扫描电镜图像的实例分割为探究微粒的粒径分布、粒子形态和表面纹理等问题提供了重要的量化信息,有助于如药物输送系统中表型分析......
人类可以通过视觉、听觉和触摸等多种感官来察觉世界,当人类看见一个物体时,会联想到触碰它时是什么感觉。在本文的工作中,这里建......
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......
本课题以人脸图像为主要研究对象,将人脸图像转换为具有艺术家绘制风格的肖像素描画,并将得到的肖像画通过处理、计算得到可供机械......
身份感知的面部表情识别是近年来面部表情识别领域的一种重要的模型设计思路,其旨在降低或避免面部图像间的特征差异干扰面部表情......
在现如今海量的数据环境和高效的性能要求下,深度学习算法因其具有的多层非线性结构而具有非常强大的特征表达能力和建模能力,已经......
生成式对抗网络因其可以有效地学习数据的潜在分布,并可以生成高质量图像,逐渐在众多生成模型中脱颖而出,备受广大研究者关注。在......
如何基于给定的输入文本描述生成与之相一致的图像是一个十分具有挑战性的问题。目前的方法大都是首先合成一张初始模糊的图像,然......
20世纪以来红外成像技术得到广泛的应用和发展,在众多领域如军事领域中已经成功的利用它实现了在黑暗中观察。相应的红外图像中的......
近些年来在畜牧业养殖领域,利用深度学习方法完成目标检测、目标跟踪（例如奶山羊目标跟踪）进而实现智能化畜牧养殖管理逐渐成为一种......
化石图像作为化石标本的信息载体,是古生物学者之间讨论古生物分类学和系统学的重要依据。准确且自动化的化石图像检索,不仅有助于......
面部表情是一个人表达情绪最直接的形式之一。由于人机交互的发展,许多领域开始关注人脸表情识别。近几年深度学习方法显著提升了......
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）是加拿大蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人在2014年提出的机器学习架构。自提......
生成对抗网络（GANs）是一种深度神经网络架构,是人工智能领域的研究热点。随着深度学习的发展,研究者们越来越关注生成式模型的研究。......
近年来,人工智能算法逐渐应用于图像生成领域,同时大熊猫文化具有无法替代的美学价值和生态多样性内涵。若能结合卡通图像生成技术......
文本生成图像（Text-to-image Generation）旨在基于自然语言描述的文本生成相关图像,实现从文本模态到图像模态的转化,并保持语义。文......
图像生成模型是当前研究的一个热点,广泛应用于图像合成、图像复原、图像修补等任务。但是,当前基于深度卷积神经网络的生成模型结......
生成对抗网络依靠其非监督的学习方式和强大的生成能力,自2014年提出以来就受到了人们的重点关注。GAN在不断提出新模型的同时也遇......
图像生成,旨在使用机器学习或者深度学习方法生成满足用户需要的虚拟图像。目前主流的图像生成算法多数是文本到图像的生成,这类算......
随着当前社会智能化进程的不断深入,对于数据的使用量需求呈现指数式上升趋势,网络上现有的数据集大多是花费高昂代价人工标注的,......
图像修补作为一项旨在根据已有图像信息对缺损区域进行合理填充的技术,被广泛的应用于破损图像修复、无关物体擦除以及影视后期制......
目的基于人工智能的图像生成技术,特别是AI画作生成技术,将其应用于个性化文化创意产品的设计。方法以八破图艺术风格为例,研究个......
计算机视觉（Computer Vision,CV）领域有四大关键任务:图像检测、图像识别、图像分割以及图像生成,本文主要聚焦于图像生成分支。随着......
