【摘 要】
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近年来,生成对抗网络发展迅速,尤其在图像处理方面表现突出.由于深度网络的强大和竞争性训练方式,生成对抗网络可以产生高质量的图像.本文论述了生成对抗网络的理论框架及衍
【机 构】
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山东科技大学电子通信与物理学院; 山东大学控制科学与工程学院; 佛罗里达大学电子与计算机工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61403281)资助;中国博士后科学基金特别项目(2015T80717)资助;山东省自然科学基金项目(ZR2014FM002)资助;山东省重点研发计划项目(2015GSF118094)资助;山东省青年教师成长计划经费项目(2017)资助
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近年来,生成对抗网络发展迅速,尤其在图像处理方面表现突出.由于深度网络的强大和竞争性训练方式,生成对抗网络可以产生高质量的图像.本文论述了生成对抗网络的理论框架及衍生模型,简要介绍了其训练方法,重点介绍了生成对抗网络在图像处理领域的应用,包括图像的合成与分类,图像风格转换,图像超分辨率和其他应用.
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