Zobrazeno 11 - 20
of 161
pro vyhledávání: '"Zheng, Haiyong"'
It is well known that humans can learn and recognize objects effectively from several limited image samples. However, learning from just a few images is still a tremendous challenge for existing main-stream deep neural networks. Inspired by analogica
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.04729
Current approaches have made great progress on image-to-image translation tasks benefiting from the success of image synthesis methods especially generative adversarial networks (GANs). However, existing methods are limited to handling translation ta
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.10895
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Semantic layouts based Image synthesizing, which has benefited from the success of Generative Adversarial Network (GAN), has drawn much attention in these days. How to enhance the synthesis image equality while keeping the stochasticity of the GAN is
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1801.03252
Generative Adversarial Networks are proved to be efficient on various kinds of image generation tasks. However, it is still a challenge if we want to generate images precisely. Many researchers focus on how to generate images with one attribute. But
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1711.10742
Recently, image-to-image translation has been made much progress owing to the success of conditional Generative Adversarial Networks (cGANs). And some unpaired methods based on cycle consistency loss such as DualGAN, CycleGAN and DiscoGAN are really
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1711.10735
Image-to-image translation has been made much progress with embracing Generative Adversarial Networks (GANs). However, it's still very challenging for translation tasks that require high quality, especially at high-resolution and photorealism. In thi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1711.09554
Publikováno v:
In Neural Networks September 2021 141:355-371