tensorflow 自带物体检测模型api使用概述环境model下载以及依赖项的安装编译为model的文件添加环境变量跑demo参考 不知道从什么时候开始，tensorflow自带的已训练好的模型从库里被单独分出来，即自成一个单独的 库 概述集model库，该库包括很多已经训练好的网络模型，可以直接用. 本文主要告诉大家以下内容:手把手教你搭建使用Object Detection API所需
原理生成式对抗网络是一种无监督的生成式模型（Generative Adversarial Nets,GAN）GAN 中主要包括两个核心网络：1）生成器：通过学习，生成可以以假乱真的样本G2）判别器：对真实样本和生成的假样本进行判别D两个生成器进行博弈，相互进步，能力逐渐提高并收敛Gan的训练过程比较困难，需要注意很多细节，才可以生成高质量的图片：1）恰当使用BN，LeakyRelu2）使用stri
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2024-04-16 15:05:41
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DCGAN网络的结构： 代码包括：数据：1 import tensorflow as tf
2 import multiprocessing
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5 def make_anime_dataset(img_paths, batch_size, resize=64, drop_remainder=True, shuffle=True, repeat=1):
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2024-04-25 15:34:05
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我们来研究一下生成式对抗网络 GAN，并且用 TensorFlow 代码实现。自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机
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2024-04-28 10:45:46
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GAN网络结构生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，
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2024-04-16 10:23:17
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对应论文：《Conditional Generative Adversarial Nets》Conditional GAN (CGAN，条件GAN)，是 Mehdi Mirza 于2014年11月份发表的一篇文章，也是 GAN 系列的早期经典模型之一，是目前许多GAN应用的前身。文章的想法是 希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不是单纯的随机生成图片。具体地，Conditional GAN 在生
今天，让我们以更为直观的角度来了解GAN，无需各种复杂的数学方程式。介绍自从Goodfellow等人介绍GAN以来，它们已经席卷了深度学习和计算机视觉的世界。在2014年的NIPS上。GAN的主要思想是同时训练两个模型。生成器模型G，它基于随机噪声生成样本；另一个鉴别器模型D，它确定样本是真实的还是由G生成。这里将介绍GAN工作机制背后的原理，没有研究太多的损失函数，概率分布和数学。重点将是对GA
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2024-04-15 14:19:51
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在CV方向得模型搭建中，我们常常需要对输入得图片进行数据增强，这将会减少模型对数据的过拟合从儿提升模型的性能。在实际工程中。如工业缺陷、医疗图像等场景，我们获得的数据毕竟有限，通过数据增强来提升模型的性能是非常有用的。此时只能够依靠图像增强的方法来建立训练所需要的数据集。目录一、监督的数据增强1.1、单样本数据增强1.1.1、 几何空间变换1.1.2、像素颜色变换类1.2、多样本合成类1
自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机器学习的人，不懂 GAN，简直都不好意思出门。下面我们来简单介绍一下生成式对抗
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2024-06-28 07:16:32
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学号：201521430027中国人民公安大学Chinese people’ public security university 网络对抗技术实验报告实验五综合渗透 学生姓名艾鹏年级2015 区队 三指导教师 高见 信息技术与网络安全学院201810月23日实验任务总纲2018—2019 学年 第 
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假）。 生成网络，同样也可以看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个
原创
2021-08-12 22:02:51
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对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假） 生成网络，同样也可以看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个图
原创
2021-08-12 22:02:47
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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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下采样：预处理：归一化，对所有像素点进行0-1归一化将一列数再转换为图像，
原创
2022-08-18 17:56:51
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【导读】生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and App
TensorFlow2_200729系列 27、gan对抗神经网络 一、总结 一句话总结： A、gan对抗神经网络主要也是用到的卷积神经网络，就是一个生成器（卷积神经网络做的生成器）和一个分类器（卷积神经网络做的分类器）， B、比如生成器是在卷积神经网络的基础上小小改动了一下，分类器自然也是，因为有
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2020-08-12 08:23:00
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CNN主要的经典结构包括：LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogleNet、ResNet、SENet等，其发展过程如下图所示。 1、LeNet-5 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简
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2023-11-03 09:45:53
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# Python对抗网络的科普
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型。GAN通过同时训练两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——使它们在一个博弈的过程中相互提升性能。生成器的目标是生成尽可能真实的数据，而判别器的目标是准确区分真实数据
原创
2024-10-06 03:58:24
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生成模型（GenerativeModel）是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中，最具潜力的是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。GANs 是非监督机器学习的一种，它的运作方式可被看做是两个神经网络相互竞争的零和游戏（zero-sum game）。时间要回溯到2014年，Ian Goodfellow等人在Gen
文章目录一、GAN二、DCGAN 一、GAN生成对抗网络一般分为两部分：生成器和分类器 生成器的功能是输入一个样本将其输出成一个逼真的样子，判别器来判断输入的样本是真的还是伪造的。 分类器通过模型判别假数据，互相对抗提升模型能力。例如输入的是真样本，网络输出就接近1，输出的是假样本，网络输出接近0。生成对抗网络的目标是其模型可生成符合数据集分布，又和原数据集不同的数据，并且生成器生成的数据能够骗
