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李立军

作品数：46 被引量：0H指数：0
供职机构：华南理工大学更多>>
发文基金：广东省粤港关键领域重点突破项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 35篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 10篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 30篇网络
  • 21篇生成器
  • 20篇图像
  • 18篇噪声
  • 18篇随机噪声
  • 18篇网络模型
  • 14篇损失函数
  • 14篇卷积
  • 7篇网络训练
  • 5篇数据集
  • 4篇数据集中
  • 4篇图像数据
  • 4篇图像特征
  • 4篇文本
  • 4篇功耗
  • 4篇WG
  • 3篇图像生成
  • 3篇屏幕
  • 3篇转置
  • 3篇卷积核

机构

  • 37篇华南理工大学

作者

  • 37篇李立军
  • 35篇周智恒
  • 4篇庄衍竖
  • 2篇俞政
  • 1篇韩东
  • 1篇陈冠豪
  • 1篇沈东凯

传媒

  • 1篇中国科技信息

年份

  • 3篇2020
  • 4篇2019
  • 22篇2018
  • 4篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2014
  • 1篇2013
共 46 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于生成对抗网络模型的去除图像雨雪方法
本发明公开了一种基于生成对抗网络模型的去除图像雨雪方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型；S2、构造神经网络充当生成器与判别器的功能；S3、初始化随机噪声，输入生成器中；S4、利用卷...
周智恒李立军
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一种基于生成对抗网络模型改变图像风格的方法
本发明公开了一种基于生成对抗网络模型改变图像风格的方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型，通过生成器生成图像并输入至判别器进行网络训练；S2、构造神经网络充当生成器与判别器的功能；S...
周智恒李立军
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一种基于WGAN的超参数动态调整方法
本发明公开了一种基于WGAN的超参数动态调整方法，属于深度学习神经网络领域，该超参数动态调整方法包括以下步骤：S1、构造沃瑟斯坦生成式对抗网络WGAN模型；S2、输入图像数据集，设置默认的超参数λ，对网络进行训练；S3、...
周智恒李立军
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一种基于WGAN模型的分解卷积方法
本发明公开了一种基于WGAN模型的分解卷积方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型；S2、构造沃瑟斯坦距离，作为对抗网络模型的评判指标；S3、初始化随机噪声，输入生成器中；S4、将WG...
周智恒李立军
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基于协同生成对抗网络的人脸补全与置换
生成对抗网络是在2014年由谷歌大脑研究员IanGoodfellow等人首先提出的基于博弈论思想的模型，它在机器学习领域得到了众多研究者的关注。在计算机视觉领域，生成对抗网络对于缺失区域的图像补全有着广泛的应用前景。　　...
李立军
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一种基于深度卷积对抗网络模型的人脸生成方法
本发明公开了一种基于深度卷积对抗网络模型的人脸生成方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型；S2、构造深度卷积神经网络充当生成器与判别器；S3、初始化随机噪声，输入生成器中；S4、将人...
周智恒李立军
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一种基于原始生成对抗网络模型的多尺度卷积方法
本发明公开了一种基于原始生成对抗网络模型的多尺度卷积方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型；S2、构造神经网络充当生成器与判别器的功能；S3、初始化随机噪声，输入生成器中；S4、在神...
周智恒李立军
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一种基于原始生成对抗网络模型的残差网络方法
本发明公开了一种基于原始生成对抗网络模型的残差网络方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型；S2、构造神经网络充当生成器与判别器的功能；S3、初始化随机噪声，输入生成器中；S4、在神经...
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一种多生成器卷积合成图像的对抗网络算法
本发明公开了一种多生成器卷积合成图像的对抗网络算法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造深度卷积生成式对抗网络DCGAN模型；S2、构造多个记录图像生成器；S3、初始化随机噪声，分别输入每一个记录图像生成器...
周智恒李立军
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一种基于生成对抗网络模型的图像补全方法
本发明公开了一种基于生成对抗网络模型的图像补全方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型；S2、构造深度卷积神经网络作为生成器与判别器；S3、去除数据集图像中的部分像素，输入生成器中；S...
周智恒李立军
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