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基于GAN的图像修复

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3星 · 超过75%的资源需积分: 41 178 下载量 171 浏览量 2019-03-21 16:33:01 上传评论 30 收藏 6.03MB CAJ 举报

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一种基于GAN对抗神经网络的图像修复算法，使用CELE-A作训练数据，采用随机掩膜MASK来损坏图片

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inpainting:使用GAN和_或渐进增长训练方案进行部分卷积的图像修复

图像修复使用GAN和/或部分卷积以及渐进式增长训练方案进行图像修复。警告：渐进式增长方案可能会出现问题，并使用更多的gpu内存。在我的实验中，没有观察到任何改善。数据集在实验中，我使用CelebA-HQ数据集。要创建它，请参阅。您可以使用generate_holes.py创建具有多种分辨率的矩形Kong。对于不规则的Kong， generate_irregular_holes

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AOT-GAN-for-Inpainting:用于高分辨率图像修补的AOT-GAN（图像修补的代码库）

AOT-GAN用于高分辨率图像修复 | AOT-GAN：用于高分辨率图像修复的聚合上下文转换，，，。引文如果我们的论文和代码中的任何部分对您的工作有所帮助，请慷慨地引用我们并加注星标 :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: ！ @inproceedings{yan2021agg, autho

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深度学习之图像修复

本文来自于csdn，文章介绍了一种基于CNN的图像复原方法，包括CNN网络结构，关于内容生成网络的训练和Loss NN的定义等相关内容。图像修复问题就是还原图像中缺失的部分。基于图像中已有信息，去还原图像中的缺失部分。从直观上看，这个问题能否解决是看情况的，还原的关键在于剩余信息的使用，剩余信息中如果存在有缺失部分信息的patch，那么剩下的问题就是从剩余信息中判断缺失部分与哪一部分相似。而这，就

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inpainting_glcic_pytorch:GLCIC修复网络的Pytorch定义和预训练模型

此仓库提供了的pytorch定义此仓库还提供了一个GLCIC模型[pytorch格式]，已在place2数据集上进行了预训练下载此仓库后，请遵循以下脚本 # clone the original repo git clone https://github.com/akmtn/pytorch-siggraph2017-inpainting # download the legacy model

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图像修复代码

3星 · 编辑精心推荐

这是一种基于样例的图像修复的代码文件，希望对你有帮助。

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2018-基于GAN的无人机航拍图像重建_曹琨1

摘要：传统无人机采集传输过程中所传输的数据量常常造成无人机电池的高消耗。针对此类问题，文中提出一种融合超分辨重建和灰度图像彩色化的 CsRGAN 模型。通过生成

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基于GAN实现复杂背景的文字图像修复

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基于GAN实现复杂背景的文字图像修复 testwork.py trainwork.py

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基于GAN的生成式图像隐写方案 (1)

基于GAN的生成式图像隐写方案 (1)

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基于python深度学习实现对图像的多种修复操作（使用real-ESRGAN与deblur等对抗网络模型图像模糊矫正）.zip

基于python深度学习实现对图像的多种修复操作（使用real-ESRGAN与deblur等生成对抗网络模型实现图像的超分辨率、模糊矫正以及其他十项功能）.zip基于python深度学习实现对图像的多种修复操作（使用real-ESRGAN与deblur等生成对抗网络模型实现图像的超分辨率、模糊矫正以及其他十项功能）.zip基于python深度学习实现对图像的多种修复操作（使用real-ESRGAN

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图像修复1

endendMymedian(1)=median(region_r);

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基于深度学习的图像特征提取

基于深度学习的图像特征提取的训练方法主要采用Matlab编程实现相应的算法

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基于python实现深度生成对抗网络gan的图像修复模型源码+文档说明

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python实现基于深度生成对抗网络gan的图像修复模型源码+文档说明（毕业设计）

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基于CycleGan开源项目实战图像合成-TF2_tensorflow

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在本实践教程中，我们将深入探讨“基于CycleGan开源项目实战图像合成-TF2_tensorflow”。CycleGAN（Cycle-Consistent Adversarial Networks）是一种先进的深度学习模型，主要用于无监督学习中的图像到图像转换任务。...

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基于python实现深度生成对抗网络gan的图像修复模型+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）

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基于python实现深度生成对抗网络gan的图像修复模型+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档基于python实现深度生成对抗网络...

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(源码)基于PyTorch的图像修复系统.zip

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1. 模型训练支持自定义训练图像修复模型，使用生成对抗网络（GAN）进行训练，并支持TensorBoard日志记录。 2. 模型测试提供了一个测试脚本，用户可以通过命令行指定输入图像、掩膜和预训练模型，进行图像修复并保存...

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GLCIC-PyTorch:“全球和本地一致的图像完成”的高质量PyTorch实现

GLCIC-PyTorch 这个软件库提供了一个基于pytorch的实现介绍了Iizuka等。等 2.培训如何使用自定义数据集进行反感？要求我们的脚本在以下环境中进行了测试。的Python：3.7.6 火炬：1.6.0（CUDA 10.1）火炬视觉：0.7.0 tqdm：4.50.2 枕头：8.0.0 opencv-python的：4.4.0.44 numpy的：1.

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基于金字塔注意力机制和GAN的水下图像增强

为提升水下图像的增强效果，提出了一种基于金字塔注意力机制和生成对抗网络(GAN)的水下图像增强算法。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码解码结构并引入特征金字塔注意力模块，多尺度金字塔特征与注意力机制的结合可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能；判别网络采用类似马尔科夫判别器的结构。此外，通过构建包含全局相似性、内容感知和色彩感知的多项损失函数，使增强后的图像与参考图像的结构、内容和色彩

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使用 GAN 的图像生成进行图像增强（kaggle项目）

5星 · 资源好评率100%

数据集：FER13包含 35,886 张图像。任务是多分类。我们的假设是，可以通过生成更多图像和类均衡来提高用于图像分类的简单 CNN 模型的准确性。数据集中有 7 个图像类使用 GAN 的图像生成进行图像增强，以提高小类图像和整体测试数据集的多类情感分类准确性。

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经典的图像修复代码 Inpainting

4星 · 用户满意度95%

Total variation and nonlocal total variation methods for image inpainting written by Gabery !!!!

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图像修复鼻祖

2016年用深度学习做图像修复，是第一篇用深度学习做图像修复的Paper，其深度学习平台是torch,系统环境为linux系统。

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Python-用Keras实现基于GAN的图像去模糊应用

Keras implementation of "DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks"

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Pytorch-Image-Dehazing:基于GAN的图像去雾

基于GAN的图像去雾该项目旨在实现基于GAN的图像去雾方法图1.生成器。发生器可以直接输出无雾图像，而无需估计中间参数。图2.鉴别器。鉴别器可以引导发生器生成更真实的除雾结果。要运行此项目，您需要设置环境，下载数据集，然后可以训练和测试网络模型。我将逐步向您展示运行该项目，希望它足够清楚。先决条件该项目已在Ubuntu 16.04的GPU Titan V上进行了测试。请注意

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基于双通道GAN的高光谱图像分类算法

高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

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基于深度学习的图像修复方法综述.pdf

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本文综述了深度学习在图像修复领域中的应用，详细介绍了基于卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、以及循环神经网络（RNN）的图像修复技术。传统图像修复方法，如基于偏微分方程的方法，虽然能够较好地修复...

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【Android】帧动画（86/100）

最近几年新的动画方式增加了许多，笔者回顾复习整理一下，以后方便取用。

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丁军峰

2024-08-05

毕业论文，没有代码
Superior～♚

2019-10-25

不知道怎么样

张小丫先森

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