photorealistic images | BriefGPT

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使用色彩分量差异识别深度神经网络生成的图像
本文提出了一种基于色彩分量的特征集，用于识别通过生成对抗网络等深度网络生成的假图像，并进行了大量实验，表明该方法可以准确识别这些假图像，并在训练和测试数据不匹配时表现优于现有方法。
PDF6 years ago
CVPRFalling Things: 用于 3D 物体检测和位姿估计的合成数据集
本研究提出了一种新数据集，叫做 Falling Things (FAT)，用于在机器人技术的物体检测和三维姿态估计领域推进技术的发展。该数据集由物体模型和复杂组合的背景图像合成的，生成具有准确 3D 姿态注释的逼真图像。数据集包含 21 种
PDF6 years ago
使用生成对抗网络创建百万像素大小的图像
本研究介绍一种基于深度卷积生成对抗网络的图像生成方法，能够使用少于两千张图像实现高分辨率（最大 1024x1024 像素）的真实感图像生成，未来可应用于计算机图形学和视觉效果。
PDF7 years ago
使用随机文法进行可配置的 3D 场景合成和 2D 图像渲染，同时提供每个像素的真实值
采用基于学习的方法生成大规模的合成三维场景和任意数量的真实感二维图像，用于训练、基准测试和诊断学习基础的计算机视觉和机器人算法。
PDF7 years ago