图像翻译相关论文
在当今信息化社会,互联网上充斥着各色各样的信息,其中图像在我们的日常生活中占据着举足轻重的地位,图像处理分为很多方向,其中图......
在现如今社会,图像在我们的生活中占据着非常重要的位置,图像处理有着很多的应用领域,这就使得图像处理相关方面的研究变得尤为重......
图像到图像的翻译是计算机视觉中一个重要且具挑战性的问题。目前,图像翻译在人脸属性转换、风格迁移、图片上色等领域已有广泛应......
近年来,计算机视觉领域受到越来越广泛的关注。图像作为人类沟通的重要媒介之一,在现实世界中具有许多重要的应用场景,如图像识别......
计算机视觉（Computer Vision,CV）领域有四大关键任务:图像检测、图像识别、图像分割以及图像生成,本文主要聚焦于图像生成分支。随着......
在近期生成式对抗网络的研究中,基于生成式对抗网络的人脸图像翻译领域工作取得了令人印象深刻的进步。现有的方法通常是使用判别......
由于短波红外辐射独特的波段特性,短波红外成像系统具有夜间可成像、受光线变化干扰小的优点。近年来,为了提升夜间等微光环境下获......
随着深度神经网络与图像处理技术的发展,对现实场景影像进行动漫化转换成为可能。动漫化技术能为AI辅助影像创作提供新的方式与内......
计算机视觉中很多任务都可以视为图像到图像的翻译问题,例如水印去除、图像风格化和抽象化。随着生成对抗网络在图像生成上取得的......
人脸图像域迁移旨在在不同模态(如照片、素描等)的人脸图像之间进行转换,其在数字娱乐和公共安全领域具有广泛的应用前景。由于结......
行人再识别技术是计算机视觉领域中的重要研究课题,是指在多个非重叠的监控视角下,识别特定行人身份并进行匹配。随着监控网络的逐......
图像翻译旨在将图像从源域转换到目标域。近年来,生成对抗网络在多种图像翻译任务中取得了显著成功。不过,这些方法在生成细节纹理......
图像作为一种信息载体,是人们现代生活中表达情感和沟通交流的不可或缺的方式。在计算机视觉领域中,图像到图像的翻译任务类似于自......
无监督图像翻译是近年来的研究热点,它在没有成对图像作为训练数据的前提下将图像的一种域表达转换为另一种域表达,在图像风格化,......
在深度学习发展下,计算机对事物的认知不再局限于对数据进行分类,识别和定位上,同时可以实现数据的生成,是对数据的高维理解。古有......
得益于深度学习的发展,许多计算机视觉任务获得了巨大的进步,比如说跨年龄的人脸验证,人脸编辑,人脸娱乐等;这些场景的应用都离不......
在计算机视觉领域,行人重识别占有越来越重要的地位,因为它在刑侦、智能视频监控等方面应用的高效性,使得行人重识别具有很高的研......
生成对抗网络模型(GAN)是在深度学习中非常重要的模型之一,在图像翻译中也得到极大的应用,因为图像翻译就是两个不同分布数据之间......
图像翻译是机器学习图像处理中的一个重要领域。图像翻译就是把两个具有不同特征的图片域进行相应的转换,包括不同于域间的风格转......
图像翻译主要用于寻找不同领域图像之间的映射关系,进行图像翻译的方法有许多,最常使用的有:使用传统神经网络的方法、使用自编码......
图像翻译的本质是从一个源域图像到目标域之间建立映射关系,这个映射可以是1v1,也可以是1v多,甚至多v多。显而易见的是,图像翻译在......
