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Jan, 2016
基于马尔可夫随机场和卷积神经网络的图像合成
Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis
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Chuan Li, Michael Wand
TL;DR
本文研究了基于生成式马尔可夫随机场模型和鉴别式训练的深度卷积神经网络相结合方法，用于2D图像的合成，同时使用MRF正则化方法避免了以前dCNN反演方法中的过度激发和不可行的特征混合，提高了图像合成的视觉逼真度。
Abstract
This paper studies a combination of
generative markov random field
(MRF) models and discriminatively trained
deep convolutional neural networks
(dCNNs) for
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