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GAN用于無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)，效果依然驚人……

韓松、朱俊彥等人提出GAN壓縮法：算力消耗不到1/9，現(xiàn)已開(kāi)源

史上最強(qiáng)GAN被谷歌超越！標(biāo)注數(shù)據(jù)少用90%，造假效果卻更逼真

人工智能對(duì)抗場(chǎng)景編輯弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)自動(dòng)編輯場(chǎng)景圖像添加或移除

遙感圖像中的小物體檢測(cè)(內(nèi)有新數(shù)據(jù)集)

YOLO的可解釋性：利用Grad-CAM解釋目標(biāo)檢測(cè)框架（附論文下載）

「分段映射」幫助利用少量樣本習(xí)得新類(lèi)別細(xì)粒度分類(lèi)器

PNAS | 理解單個(gè)神經(jīng)元在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用

IEEE Signal Processing Magazine：從手工放射組學(xué)特征到深度學(xué)習(xí)分割的放射組學(xué)特征

領(lǐng)域泛化最新綜述

干貨 | AutoML : 更有效地設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

萬(wàn)物皆可“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”

史上最強(qiáng)GAN圖像生成器，Inception分?jǐn)?shù)提高兩倍

蒙娜麗莎.gif：三星新研究用一張圖像合成動(dòng)圖，無(wú)需3D建模

從Pix2Code到CycleGAN：2017年深度學(xué)習(xí)重大研究進(jìn)展全解讀

今天聊一聊對(duì)抗圖表達(dá)學(xué)習(xí)

教程 | 在Keras上實(shí)現(xiàn)GAN：構(gòu)建消除圖片模糊的應(yīng)用

除了深度學(xué)習(xí)，你還應(yīng)該關(guān)注這6大AI領(lǐng)域

Im2Mesh GAN：從一張RGB圖像中恢復(fù)3D手部網(wǎng)格

MIT學(xué)者講述生成式 AI 的故事，它會(huì)越來(lái)越了解你，你也不得不了解它

詳解TLD視覺(jué)跟蹤技術(shù)

深度偽造技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)及治理

【GAN優(yōu)化】長(zhǎng)文綜述解讀如何定量評(píng)價(jià)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)