GAN生成对抗网络是近几年来最酷的技术，可以做到影像生成。 GAN中的生成器是输入任意一个向量，输出一张图像。输入向量的每个值可能代表着输入图像的某个特征。GAN不但有生成器，还有一个判别器。输入一张图像，然后对这张图像进行评价这张图像是否真实。 生成器和判别器不断对抗而进化，生成器为了骗过生成器而不断生成更逼真的图像，而判别器也会不断进化使得能够判断出生成器生成的图片。 首先初始化生成器和判别器
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2024-06-19 06:10:20
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生成对抗网络 (GAN)。通过学习图像训练数据集的隐分布（图像的“隐空间”），GAN 可以生成看起来极为真实的新图像。一个 GAN 由两部分组成：一个“生成器”模型（可将隐空间中的点映射到图像空间中的点）和一个“判别器”模型，后者是一个可以区分真实图像（来自训练数据集）与虚假图像（生成器网络的输出）之间差异的分类器。GAN 训练循环
原创
2023-01-17 01:46:05
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图片转文字怎么转？相信刚进入职场的小伙伴都遇到过这样的问题。毕竟，在工作中，有时候只是需要提取图片中的一些文字，就像老板发了一组图片要求你将它们整理成文件，这个时候你知道要怎么转换吗？今天教你三种转换方法，让你快速将图片转为文字，如果你恰好需要进行图片转文字的话，那么就跟我一起往下看看吧~方法一：使用“图片转换器”实现图片转文字迅捷图片转换器是一款支持多种图片格式相互转换的工具，但它不仅可以转换图
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2024-02-16 11:26:18
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摘要：ICLR 2019 大会即将在明年 5 月 6 日于美国举行，9 月 27 日论文提交截止时间已过。本次大会共接收到了 1591 篇论文的投稿，数量相较今年的 1000 篇提升了近 60%。在双盲评审时，人们可以在 Openreview 平台上看到所有论文内容。在向 ICLR 2019 提交的论文中，有一篇 GAN 生成图像的论文引起了所有人的注意，很多学者惊呼：不敢相信这样高质量的图像竟是
导读缺陷检测是工业生产过程中的关键环节，其检测结果的好坏直接影响着产品的质量。而在现实场景中，但产品瑕疵率非常低，甚至是没有，缺陷样本的不充足使得需要深度学习缺陷检测模型准确率不高。如何在缺陷样本少的情况下实现高精度的检测呢？目前有两种方法，一种是小样本学习，另一种是用GAN。本文将介绍一种GAN用于无缺陷样本产品表面缺陷检测。深度学习在计算机视觉主流领域已经应用的很成熟，但是在工业领域，比如产品
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2024-05-31 01:03:02
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1. Aurora 2019Aurora 2019是此列表中的最新HDR软件。建议初学者和高级用户使用该软件，因为它非常易于使用，并且具有许多可编辑的设置。 系统要求: Windows & Mac 2. EasyHDR它需要进行一些修补才能使颜色正常显示。虽然它没有Aurora那样多的选项，但是它渲染最终图像的方式受到了很多关注。系统要求：Windows & M
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2024-04-29 13:49:07
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阅读本文时，假设你对inception有一定的了解。主要使用inception v3的模型，再后面接一个softmax，做一个分类器。具体代码都是参照tf github。 将原先的softmax输出抛弃，自定义分类的种类，训练参数，得到自己的分类模型步骤一：数据准备，准备自己要分类的图片训练样本。项目下需要有以下文件夹：bottleneck(空文件夹)data
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2024-04-03 14:30:15
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教程：使用tensorflow-slim训练自己数据的图像分类器1. 环境配置2. 数据集处理2.1 获取数据2.2 生成list列表文件2.3 生成labels标签文件2.4 生成训练集与验证集2.5 生成TFRecord数据3. 下载预训练模型4. 训练模型4.1 读入数据4.2 构建模型4.3 训练5. 验证模型6. 可视化7. 模型导出7.1 导出包含模型体系的GraphDef7.2 冻
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2024-07-18 13:45:32
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项目链接https://github.com/Liu-Yuanqiu/acn_mindspore项目描述图像描述生成算法人类可以轻易的使用语言来描述所看到的场景，但是计算机却很难做到，图像描述生成任务的目的就是教会计算机如何描述所看到的内容，其中涉及到了对视觉信息的处理以及如何生成符合人类语言习惯的语句，这两方面也分别对应的人工智能的两大领域——计算机视觉和自然语言处理。图像描述生成任务不仅仅在算
三维立体电视越来越受到人们的重视，不少商家也推出了一些相关产品。那这些究竟是怎么做出来的呢？作者就接触过的知识点，在这里向大家浅薄的介绍一二。一 国内外研究现状三维立体电视，最好的方式是用两台摄像机按照一定角度，同时拍摄当前的场景，然后将这两个同一时刻拍摄的图像整合叠加，就会形成一个肉眼看起来有点错位模糊的图像，我们称这两张图像分别为左图像和右图像。如果配上特制眼镜或者电视屏本身就有相应设计，我们
宝宝把眼睛球体控制器和簇点的translate属性关联之后，选中眼睛一圈隔一个选一个面，给上nhair毛囊，删除结算器等，只留图中鼠标所在位置。毛囊分别对对应位置控制器父子约束。所有控制器做好之后一定要冻结。舌头控制器前面的组p给后面的盒子给嘴巴前面的圆控制器添加三个属性，分别和舌头的x.yz属性关联。再添加三个属性，和舌头控制器的小盒子旋转关联起来。可以选中模型点击骨架下面的humanIk，在骨
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2024-09-25 14:37:04
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AI引领医学影像革命！生成式AI技术助力医疗企业开发3D成像模型AI大模型在医学影像领域的赋能正成为医疗行业的热门话题。医疗巨头企业，如西门子医疗和GE医疗，正在积极探索AI大模型在医学影像中的潜在应用场景。这些尝试目前还处于早期阶段，但展现出了令人期待的前景。让我们一起来看看AI如何助力医学影像，并为医疗行业带来新的突破。近日，中国国际医疗器械博览会（CMEF）上引起了广泛关注的话题之一就是新型
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2024-02-24 13:51:49
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本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络GAN 入门自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。就在三年前，Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问题
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2024-05-11 20:53:01
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1.背景介绍随着计算机视觉技术的不断发展，图像合成成为了一个重要的研究领域。图像合成的主要目标是生成更真实、更高质量
原创
2023-12-27 13:35:36
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.utils import save_image
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络GAN 入门自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。 就在三年前，Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问
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2024-05-09 17:31:04
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、GAN训练1.1 训练不稳定1.2 Mode Collapse二、WGAN2.1 Wasserstein距离2.2 WGAN三、代码实现 前言本篇论文主要记录了对抗生成网络训练难的问题和解决方式。 本文主要参考了两位大佬的博客 [WGAN (原理解析)]() [生成对抗网络——原理解释和数学推导](https://a
生成对抗网络（GAN）自 2014 年由 Ian Goodfellow 提出以来，已成为深度学习领域最具影响力的生成模型之一。不同于传统生成模型通过显式建模数据分布来生成样本，GAN 采用 "对抗训练" 的思想，让两个神经网络相互博弈、共同进步，最终实现高质量的数据生成。在图像生成领域，GAN 已从最初生成模糊的低分辨率图像，发展到能创作出以假乱真的人脸、艺术画作甚至 3D 模型，推动了计算机视觉
一、TnesorFlow 计算模型————计算图1、 计算图概念1.1 Tensor Tensor就是张量, 可以简单理解为多维数组，表明了数据结构1.2 FlowFlow 表达了张量之间通过计算相互转化的过程，体现了数据模型1.3 数据流图基础数据流图是每个 TensorFlow 程序的核心，用于定义计算结构
每一个节点都是一个运算，每一条边代表了计算之间的依赖关系上图展示了可完成基本加法运算
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2024-06-05 22:13:28
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对于最流行的机器学习框架来说，TensorFlow 2.0 将是一个重要的里程碑：大量的更改即将到来，所有的一切都以人人可以使用 ML 为目标。但是，这些更改要求老用户完全重新学习如何使用框架：本文介绍了 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知的）差异，主要是思维方式的改变，并着重介绍了新实现的优缺点。对于新手来说，本文也是一个很好的起点：现在就开始以 TensorFlow 2.0 的方式思考，
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2024-05-01 12:39:40
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