机译:增强循环GAN:从未配对的数据中学习多对多映射
机译:为了学习统一的多对多映射,以获得不同的图像翻译
机译:基于CISSGANS的样式传输数据的人重新识别半监督学习
机译:使用Cryscangan的时间流逝地震储层监测数据的反演:基于深入的学习方法,用于估算动态储层性能变化
机译:从配对和未配对数据中学习:近红外图像着色的交替训练的Cycleangan
机译:数据增强的结构属性映射,可加快先进材料系统的计算设计
机译:在数据受限的情况下进行机器学习:使用合成数据进行增强实验会发现皱巴巴的纸张顺序
机译:利用最优运输驱动的Cyclegan,加速MRI的未配对深入学习