一、文献解读我们知道GAN 在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像，今天要介绍的这篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks，它 发表于 ECCV 2018 的 Workshops，作者在 SRGAN 的基础上进行了改进，包括改进网络的结构、判决器的判决形式，以及更换了一个用于计算感
好久不见~甚是想念由于年底了要处理的事情变得特别多，突然间醒悟好久没
原创
2022-10-12 14:57:26
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继续深度学习道路上的摄影之旅！
原创
2021-08-09 17:28:09
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基于MATLAB的图像增强技术处理毕业论文 图像增强技术综述内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过 Matlab 实验得出的实际处理效果来对比各
一、简介 最近在研究深度学习相关的知识，看了CNN、RNN、DNN等经典的神经网络，然后研究了一下生成模型，也就是今天要讲的生成对抗网络（GAN），打算出一个系列，毕竟关于生成对抗网络的论文太多了，github上有整理，有兴趣的小伙伴可以自己看看原论文顺便跑一下代码，真的很有意思。 GAN自诞生
根据讲义整理
4.1 概述和分类
图象增强技术作为一大类基本的图象处理技术，其目的是对图象进行加工，以得到具体应用来说视觉效果更“好”，更“有用”的图象。
空域方法
g(x, y) = EH[f(x, y)] 其中：f和g分别为增强前后的图象，而EH代表增强操作。如果EH是定义在每个(x, y)上的，则EH是点操作； 如果EH是定义在(x, y)的某个邻域上，则EH
一、GAN介绍 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN理论中，并
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2023-10-04 20:59:19
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0 前言GAN(Generative Adversarial Nets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。 生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。GAN 是生成模型的一
图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工，将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。 图像增强时候最基本最常用的图像处理技术，常用于其他图像处理的预处理阶段 空域图像增强空域图像增强是直接作用于
深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者存在一定的偏差，比如在测试数据上的预测准确率就通常比在训练数据上的要低，这就是过度拟合的问题。另一个问题是深度学习的模型（比如卷积神经网络
一、概述GAN(Generative Adversarial Nets,对抗生成网络)，近两年在深度学习领域十分的火爆，cvpr2018有近三分之一的论文与GAN相关。最近新闻上非常火爆的AI换脸技术等就是基于GAN，可以说GAN赋予了机器以创造力。GAN的开山之作是Ian J. Goodfellow在2014年于NIPS上发表的一篇文章：Generative Adversarial Nets以及
GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。 然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在
图像增强图像增强是指按特定的需要突出图像中的某些信息，并同时削弱或去除某些不需要的信息的处理技术。图像增强主要的作用是相对于原来的图像，处理后的图像能更加有效地满足某些特定应用的要求。根据图像处理空间的不同，图像增强基本上可以分成两大类：频域处理法、空域处理法。频域处理法的基础是卷积定理，其通过进行某种图像变换（如傅里叶变换、小波变换等）得到频域结果并进行修改的方法来实现对图像的增强处理。空域处理
[toc] 27. 【神经网络】基于GA
原创
2023-06-24 09:08:39
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13.2.1 GAN的特点GAN从2015年提出至今，短短4年的时间已经发展成为人工智能学界一个热 门的研究方向，吸引了大批研究人员来研究 GAN。除了学术界的理论研究以 外，许多科技公司已经付诸行动，将GAN应用到实际场景中。其中就包括发明 者古德费洛曾经工作过的“谷歌大脑”和“OpenAI”，以及业界知名的“脸 书”和“推特”等公司，它们都在最近两年投入了大量的精力研究GAN，如何 使它更好地
介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，提高图像的视觉效果。传统的图像增强已经被研究了很长时间，现有的方法可大致分为三类，空域方法是直接对像素值进行处理，如直方图均衡，伽马变换；频域方法是在某种变换域内操作，如小波变换
引言自2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络(GAN)的概念后,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点,Yann LeCun更是称之为”过去十年间机器学习领域最让人激动的点子”.生成对抗网络的简单介绍如下,训练一个生成器(Generator,简称G),从随机噪声或者潜在变量(Latent Variable)中生成逼真的的样本,同时训练一个鉴别器(Discriminator,
目录索引一、DCGAN二、Improved Techniques for Training GANs三、Conditional GANs四、Progressively Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation五、BigGAN六、StyleGAN七、CycleGAN八、Pix2Pix九、StackGAN十、GANs
一、图像增强的目的： 改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度 针对给定图像的应用场合，突出某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。二、图像增强的方法： 基于空域的方法，直接对图像像素进行处理 基于频域的方法，在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行修正，然后再反变换到原来的空域，得到增强的图像。三、空间域图像增强 1.点运算法——灰度级
Cycle-Interactive Generative Adversarial Network for Robust Unsupervised Low-Light Enhancement（基于循环交互式生成式对抗网络的鲁棒无监督弱光增强）近年来的无监督弱光增强方法摆脱了对成对训练数据拟合的基本限制，在调节图像亮度和对比度方面表现出了优异的性能。然而，对于无监督的弱光增强，由于缺乏对细节信号的监督
