原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
目前没有能够使用简单网络结构生成高质量特定图像的生成模型,针对这一项任务,结合边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的优点,添加附加条件特征以及均方误差损失,建立了条件边界平衡生成对抗网络(conditional-BEGAN,C-BEGAN),使用这种方法提取其中的生成模型用于特定图像的生成,实验结果表明,该方法相比于其他监督类生成模型可以使用更简单的网络达到更快的收敛速度,并且能够生成具有更好质量以及多样性的图片.
推荐文章
基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别
生成式对抗网络
条件模型
Wesserstein距离
梯度惩罚
全局和局部一致性
图像识别
基于条件生成对抗网络的漫画手绘图上色方法
漫画
手绘图
上色
深度学习
条件生成对抗网络
基于生成对抗网络的航班起飞风险预测
航班起飞风险预测
数据增强
生成对抗网络
神经网络
基于生成对抗网络的恶意域名训练数据生成
恶意域名
DGA
生成对抗网络
检测
分类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于条件的边界平衡生成对抗网络
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 生成对抗网络 条件特征 边界平衡 图像生成
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 1514-1517,1535
页数 5页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0842
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苟刚 贵州大学计算机科学与技术学院 11 16 2.0 3.0
2 王硕诚 贵州大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
3 葛梦园 贵州大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2014(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2016(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2018(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2019(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
生成对抗网络
条件特征
边界平衡
图像生成
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导