有效处理空间和光谱维度信息!西电博士后朱春宇在国际顶级期刊发表...

研究针对现阶段高光谱与多光谱遥感图像融合方法以离散方式实现像素级融合而导致融合精度不足的现状,提出一种新颖的隐式Transformer融合生成对抗网络(ITF-GAN),利用连续函数捕捉图像特征,设计了引导式隐式采样模块并引入生成对抗框架,实现离散融合转换为连续域感知,提高了融合精度。点击上图或“阅读原文”查看论文原文在...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

8.生成对抗网络GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-GAN由两个网络组成:生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如,它们可以用来生成非常逼真的假照片。9.专家系统ExpertSystems-专家系统是AI的早期形式,模拟人类专家的决策能力,用于解决特定问题。例如,医疗诊断系统就是一种专家系统。10.数...

几何画板怎么画导函数图像及其切线【详解】

操作步骤:步骤一打开几何画板,选择“绘图”——“绘制新函数”命令,画出函数f(x)=x3-2x2+1的函数图像。步骤二选中新建立的函数f(x)的解析式,然后选择“数据”——“创建导函数”命令,得到函数f(x)的导函数f’(x),步骤三选中函数y=x3-2x2+1的函数图像,然后选择“构造”——“函数图像上的点”...

几何画板绘制动态余弦函数图像的操作过程

几何画板绘制动态余弦函数图像的操作过程步骤一修改角度单位。打开几何画板,执行“编辑”——“预置”命令,这样就打开了预置对话框,在单位选项下的角度处选择单位为弧度,然后单击确定。图1:修改角度单位为弧度步骤二建立直角坐标系。先执行“绘图”——“定义坐标系”命令,然后执行“绘图”——“隐藏网格”命令。

用超分辨率扛把子算法 ESRGAN,训练图像增强模型

SRGAN是首个支持图像放大4倍仍能保持真实感的框架,科研人员提出了感知损失函数(perceptuallossfunction)的概念,它包括一个对抗损失(adversarialloss)和一个内容损失(contentloss)。SRGAN中生成器和判别器的网络结构所有卷积层都有对应的卷积核尺寸k、特征图数量n及步长s...

百度大脑图像技术让每一个爱美的人发现AI的艺术创造力

例如去年十月，上海新闻晨报也曾快速调用百度大脑"黑白图像上色"技术接口，推出"我为祖国添彩"H5互动活动(www.e993.com)2024年11月23日。这也是一项复杂难懂的技术——AI对抗生成网络技术，百度大脑的"AI对抗生成网络技术"通过优化"生成器"记忆能力，高还原度地满足了"给黑白图像上色"的需求。而为了训练该"生成器"，百度大脑在技术上还设计了一个...

ACM MM最佳论文全文:通过多对抗训练,从图像生成诗歌

我们将深度耦合的视觉诗意嵌入模型与基于RNN的联合学习生成器结合,其中两个判别器通过多对抗训练,为跨模态相关性和诗意提供奖励。我们收集了首个人类注解的图像-诗歌对数据集,以及最大的公共诗歌语料数据集。通过应用自动和人工评价标准(包括对500多位人类受试者进行的图灵测试),大量实验证明,相对于几个基线方法,我们...

用Keras和“直方图均衡”为深度学习实现“图像扩充”

用Keras进行图像数据的扩充是非常简单的,在这里,我们应该感谢JasonBrownlee,因为是他给我们提供了一个非常全面、到位的Keras图像扩充教程。图象扩充的过程如下:首先,我们需要使用ImageDataGenerator()函数来创建一个图像生成器,并且输入一系列描述图像更改行为的参数;之后,我们将在这个图像生成器中执行fit()函数,它将会...

几何画板如何画幂函数的图像 绘制方法介绍

步骤三绘制函数图像。同时选择两个新建参数,依次单击“绘图”——“绘制新函数”菜单命令,弹出“新建函数”对话框。依次输入”x”、“^”、计算器上的左括号“(”、“q”、“÷”、“p”对话框显示单击“确定”按钮,绘制出幂函数的图像。步骤四修改图像颜色。单击操作区空白处,释放所选对象,然后只选中函数图像...

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如果想学习一个低频函数,那么可以忽略神经网络中与高频相对应的大部分。举个例子,如果使用典型的流式示意图(称为交互图/interactiongraph)表示,一个基于(8阶循环群)构建的等变神经网络是这样的:其中的节点是C_8的简单表示,节点中的值表示生成器的动作。在此图中,「低频」简单表示位于顶部,信息从低频流...