机译:FuseGAN:通过有条件的生成对抗网络学习融合多焦点图像
Yunnan Univ Sch Informat Sci & Engn Kunming 650091 Yunnan Peoples R China;
Yunnan Univ Sch Informat Sci & Engn Kunming 650091 Yunnan Peoples R China|Southeast Univ Sch Automat Nanjing 210096 Jiangsu Peoples R China;
Southeast Univ Sch Math Nanjing 210096 Jiangsu Peoples R China;
Conditional generative adversarial network; convolutional conditional random fields; images-to-image; multifocus image fusion; synthesize dataset;
机译:利用条件生成对抗网络提高与深层学习的合成风格图像的质量,用于逐像素图像转换
机译:基于对比度增强条件生成对抗网络和转移学习的基于对比度射线照相图像焊接缺陷检测
机译:有条件的生成对抗网络,具有单幅图像超分辨率密集连接的剩余学习
机译:通过具有双判别器的条件生成的对抗性网络学习融合红外和可见图像的生成模型
机译:使用条件生成对抗性网络产生核染色图像的语义分割
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:用于熔断SAR和MultiSpectral光学数据的条件生成的对抗网络,用于云删除Sentinel-2图像