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**UnrealCV**是一个帮助计算机视觉研究人员使用虚幻引擎4 (UE4)构建虚拟世界的项目。它扩展了UE4与插件,提供: - 一组与虚拟世界交互的UnrealCV命令 - UE4与外部程序(如Caffe)之间的通信

原始仓库地址:https://github.com/unrealcv/unrealcv.git

浏览量:664 下载量:6 项目类别: 三维重构
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ee5731r-cdmr Matlab
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Reproduce "Consistent depth maps recovery from a video sequence" using Matlab

原始仓库地址:https://github.com/cypw/ee5731r-cdmr.git

浏览量:140 下载量:0 项目类别: 三维重构
over 1 year前更新
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本项目是DCGAN实现的Tensorflow版本。DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)的判别器和生成器都使用了卷积神经网络(CNN)来替代GAN 中的多层感知机,同时为了使整个网络可微,拿掉了CNN 中的池化层,另外将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。

原始仓库地址:https://github.com/carpedm20/dcgan-tensorflow.git

浏览量:101 下载量:0 项目类别: 三维重构
about 1 year前更新
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本项目是BEGAN的Tensorflow版实现。BEGAN(Boundary Equilibrium GAN)的主要有点包括:1.一个简单且鲁棒性更好的 GAN 架构,使用标准的训练步骤实现了快速、稳定的收敛,生成的图像质量更高;2.提出了一种均衡的概念,使得判别器和生成器在训练过程中保持平衡;3.一种控制在图像多样性与视觉质量之间权衡的新方法;4.提出了用于衡量收敛的方法;5.提出了一个由Wasseratein loss衍生而来的配套的loss

原始仓库地址:https://github.com/carpedm20/began-tensorflow.git

浏览量:111 下载量:0 项目类别: 三维重构
about 1 year前更新
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本项目使用 PyTorch 实现 DiscoGAN。DiscoGAN主要应用是发现跨领域事务中的关系,解决了在没有任何显式配对数据的情况下发现两个域之间的关系的难题。它使用两组图像进行训练,不需要任何显示的配对标签,同样不需要预训练,将一个域的图像输入到生成器,生成另一个领域的图像。

原始仓库地址:https://github.com/carpedm20/discogan-pytorch.git

浏览量:80 下载量:0 项目类别: 三维重构
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本项目是使用GAN进行图像修复,用于通过图像修复以无监督的方式学习深度特征表示,上下文编码器与重建和对抗性损失一起训练。主要方法为:1.Encoder 是一个全卷积网络,它将输入图像从227 * 227 映射到6 * 6 * 256(9216),使用的是AlexNet pool5 以前的网络层;2.Decoder 是一个去卷积网络,将 9216 维的向量映射为缺失内容的预测值。

原始仓库地址:https://github.com/pathak22/context-encoder.git

浏览量:139 下载量:0 项目类别: 三维重构
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bmsg-gan Python
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本项目包含一种新的GAN-多尺度梯度生成对抗网络(MSG-GAN),这是一种解决GAN训练不稳定的有效技术,该技术允许从鉴别器到生成器的梯度在多个尺度上流动。该技术为生成同步的多尺度图像提供了一种稳定的方法。MSG-GAN的框架非常直观,该框架在鉴别器计算中使用了串联运算。通过对CIFAR10和Oxford102花卉数据集进行实验,经验地验证了MSG-GAN方法的效果,并将其与执行多尺度图像合成的其他相关技术进行了比较。

原始仓库地址:https://github.com/akanimax/bmsg-gan.git

浏览量:129 下载量:0 项目类别: 三维重构
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本项目基于 PyTorch 提出了一种新的 GAN-ProGAN(Progressive GAN)。ProGAN 最大的贡献在于提出了一种新的训练方式,即,我们不要一上来就学那么难的高清图像生成,这样会让 Generator 直接崩掉,而是从低清开始学起,学好了再提升分辨率学更高分辨率下的图片生成。从4x4到8x8一直提升到1024x1024,循序渐进,即能有效且稳定地训练出一个高质量的高分辨率生成器模型。

原始仓库地址:https://github.com/akanimax/pro_gan_pytorch.git

浏览量:100 下载量:0 项目类别: 三维重构
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dancenet Python
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本项目基于 Keras 生成动态舞蹈。该网络的主要思想即使用 VAE 生成单张舞蹈图片,并根据 LSTM 将这些舞蹈图片组合成一系列完整的动作,最后联合训练就能生成非常逼真的舞蹈动作。

原始仓库地址:https://github.com/jsn5/dancenet.git

浏览量:100 下载量:0 项目类别: 三维重构
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openmvg C++
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本项目是一个多视角集合库,基于3D计算机视觉和结构。通过开发C++框架,扩展了从图像/摄影测量到3D重建功能的认识,且本项目易于阅读,学习,修改和使用,可在Android,iOS,Linux,macOS和Windows上运行。

原始仓库地址:https://github.com/openmvg/openmvg.git

浏览量:558 下载量:0 项目类别: 三维重构
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