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孙昌俊; 邓大勇; 周雅;
浙江师范大学数学与计算机科学学院 浙江金华321004;
浙江师范大学行知学院 浙江金华321004;
生成对抗网络; 生成模型; 图像翻译;
机译:基于生成对抗网络和ResNets的超高分辨率图像翻译框架
机译:URCA-GaN:upsample + vish-wise注意图像到图像到图像翻译的生成对抗网络
机译:一个用于多个图像到图像翻译的一对多条件生成对抗网络框架
机译:基于生成对抗网络的注意力机制图像翻译
机译:用于使用实时图像检测的生成对抗网络数据在侧扫声明图像中使用
机译:使用条件生成对抗网络进行逐像素图像翻译的深度学习提高合成FLAIR图像的质量
机译:无监督图像到图像翻译的注意力指导生成对抗网络
机译:提高Kernighan-Lin性能和模拟退火图像二分算法。
机译:二分图像的二值表达处理方法,二分表示和二分图像压缩的非压缩系统中二分图像的解压缩方法
机译:基于深神经网络的基于神经网络使用生成对抗网络产生的现实合成图像
机译:基于深神经网络的基于神经网络使用生成对抗网络产生的现实合成图像的识别
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