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visual realism
搜索结果 - 4
生成逼真的对抗补丁
深度神经网络容易受到各种类型的对抗性样本的攻击，并且现有的对抗性修补方法通常生成的修补具有无意义的噪声或图案，本研究旨在生成真实视觉效果的对抗性修补以欺骗深度神经网络。通过在真实图像的邻域内限制修补的位置，优化位置的不相关性，并采用总变差损
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7 months ago
在潜空间中产生对抗性攻击
通过使用生成对抗网络在潜在空间中注入对抗性扰动，避免了基于边缘的先验条件并确保了与基于像素的对抗性攻击方法相比视觉上真实的高度，实现了在 MNIST，CIFAR10，Fashion-MNIST，CIFAR100 和 Stanford Dog
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a year ago
ICCV
Deep CG2Real: 通过图像分解进行合成到真实图像的转换
提出一种利用半监督方法，在图像的着色和反照率层上操作，训练半监督网络用于图片合成，该方法可以有效提高 OpenGL 渲染等低质量合成图像的视觉逼真度。该方法通过两个阶段的管道来实现，即首先以物理学渲染为目标以有监督的方式预测准确的着色，然后
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4 years ago
ICCV
学习感知合成图像真实感的判别模型
本文从数据驱动的角度回答了图像看起来真实的因素，并利用卷积神经网络（CNN）模型从大量数据中学习了视觉真实感知。该模型能够预测场景的视觉真实感，而无需任何人为标记，并应用于计算一种组合方法的最佳参数，以最大化 CNN 模型预测的视觉真实感得
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9 years ago
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