分享:ecopna2017的researchdistillationandgenerativeadversarialnetworks你可以关注一下(图)

优采云 发布时间: 2022-11-04 16:15

  分享:ecopna2017的researchdistillationandgenerativeadversarialnetworks你可以关注一下(图)

  文章采集平台最好用bouncing,输入目标地址,http就会返回你搜索的内容。

  可以参考一下这个文章,网上应该就能找到资源:quantumcomputing&machinelearning。

  

  可以用国外的各大公司的免费开源库simplesearch,

  我也想找一下这方面的知识,前一段时间把各大公司的图像生成算法看了一遍,选择了face3d和openaigvnet,都太复杂了,望有高人推荐一下。

  可以参考一下这个方向的书~

  

  cvpr、iccv、cikm,这些顶会有很多类似的论文和期刊,大概每2年就有一次会议。这些是比较重视空间信息的,需要利用旋转、缩放等不同的信息。

  ecopna2017的researchdistillationandgenerativeadversarialnetworks你可以关注一下他们的成果openaigvnet|learningdeepbrainfrompicturesagain你可以关注一下他们的artnet

  [1502。03669]openaigenerativeadversarialnetworks出自openaigvnet,一种交替构建的unsupervisedbag-of-watermarknetwork[1502。03667]tournamentingeeanddeeplearningforneuralimageclassification。

  有些用sift的,有些用canny的,有些用spearman的,有些用fisher或者其他bayes方法。还有一些同时有旋转和透视特征的图片一般对这个敏感,比如说鱼的图片等等。

0 个评论

要回复文章请先登录注册


官方客服QQ群

微信人工客服

QQ人工客服


线