adversarial network | BriefGPT

关键词adversarial network

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使用循环一致性对抗网络进行并行无数据语音转换
本文提出了一个无需并行数据的语音转换方法，称为 CycleGAN-VC，使用循环一致性对抗网络（CycleGAN）与门控卷积神经网络（CNNs）和身份映射损失，可以在不依赖于并行数据的情况下学习从源声音到目标声音的映射，该方法适用于不同的语
PDF7 years ago
AAAI反妆：学习一个双层对抗网络以实现妆容不变的人脸验证
本文提出了一种使用双层对抗网络 (BLAN) 进行学习的方法，以解决化妆对面部识别的负面影响，首先从化妆样本中生成不化妆的图像，再进行进一步的验证，实验结果证明我们的方法能够达到业界最高的识别准确率，并且能够产生高质量的真实不化妆图像。
PDF7 years ago
使用对抗式图像到图像网络进行肝脏自动分割
本文提出了一种自动高效的算法（DI2IN），利用卷积编码器 - 解码器结构和深度监督联合多级特征级联，采用对抗网络进行训练来辅助区分 DI2IN 的输出和真实数据，最终证明本方法在各种扫描协议和人群差异情况下能够取得比现有解决方案更高的肝脏
PDF7 years ago
中文排版转换
提出了一种新的基于深度学习的中文字体转换网络，该网络结构由两个子网络组成：一个全卷积网络转换指定的字体样式以保留结构信息，一个对抗网络生成更逼真的笔画细节，并克服了先前一些复杂的中文部件分割模型的问题，该模型将每个汉字视为一个不可分割的图像
PDF7 years ago
CVPRA-Fast-RCNN：通过对抗生成硬正例来进行目标检测
本文提出了使用对抗网络生成带有遮挡和变形的示例来学习不变性的方法，该方法在 VOC07 和 VOC2012 目标检测挑战中取得了 2.3％和 2.6％的 mAP 提升。
PDF7 years ago
对抗网络用于侵入性前列腺癌的检测
本文提出使用对抗网络结合全卷积神经网络进行语义分割，提高在小型数据集上的患有侵袭性前列腺癌的 MRI 图像的分割准确性。
PDF7 years ago