生成对抗网络的图像合成技术研究 下载:69 浏览:810
摘要: 自从2014年生成对抗网络(GAN)被首次提出,它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像,从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨,并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。
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摘要: 自从2014年生成对抗网络(GAN)被首次提出,它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像,从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨,并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。