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AOT-GAN-for-Inpainting: 高分辨率图像修补的AOT-GAN（代码库）

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简介：
AOT-GAN-for-Inpainting项目采用先进的AOT-GAN技术，致力于解决高分辨率图像中的像素级修补问题。该项目提供的代码库为研究人员和开发者提供了一个强大的工具集，用于处理图像修复与增强任务。 AOT-GAN用于高分辨率图像修复：聚合上下文转换在高分辨率图像修复中的应用。如果我们的论文和代码对您的工作有所帮助，请慷慨地引用我们并加注星标！@inproceedings{yan2021agg, author = {Zeng, Yanhong and Fu, Jianlong and Chao, Hongyang and Guo, Baining}, title = {Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting}, booktitle = {Arxiv}, pages={-}, year = {2020}} 尽管已经取得了一些令人鼓舞的结果，现有的图像修复方法在填充高分辨率图像（例如512x512像素）时仍然面临挑战。

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  • AOT-GAN-for-Inpainting: 高分辨率图像修补的AOT-GAN（代码库）
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    AOT-GAN-for-Inpainting项目采用先进的AOT-GAN技术，致力于解决高分辨率图像中的像素级修补问题。该项目提供的代码库为研究人员和开发者提供了一个强大的工具集，用于处理图像修复与增强任务。 AOT-GAN用于高分辨率图像修复：聚合上下文转换在高分辨率图像修复中的应用。如果我们的论文和代码对您的工作有所帮助，请慷慨地引用我们并加注星标！@inproceedings{yan2021agg, author = {Zeng, Yanhong and Fu, Jianlong and Chao, Hongyang and Guo, Baining}, title = {Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting}, booktitle = {Arxiv}, pages={-}, year = {2020}} 尽管已经取得了一些令人鼓舞的结果，现有的图像修复方法在填充高分辨率图像（例如512x512像素）时仍然面临挑战。
     
  • AOT Browser: Dynamics 365 for Finance and Operations
    优质
    AOT Browser是一款专为Dynamics 365 for Finance and Operations设计的实用工具，帮助用户轻松查看和编辑应用程序对象树（AOT）中的内容，提高开发效率。 在Dynamics AX 2012及更早版本中，高级用户可以从UI访问并浏览AOT（应用程序对象树）的内容。但在Dynamics 365 for Finance and Operations中已移除了这项功能，因为所有开发工作现在都在Visual Studio环境中进行。这意味着为了查看和操作AOT中的内容，必须使用Visual Studio来连接到开发环境。 然而，有了AOT浏览器插件的帮助，用户可以从D365FO的Web界面直接浏览AOT对象的内容。若要访问该工具，请在D365FO Web界面上导航至“通用”> “通用” > “AOT浏览器”。如果有任何疑问或反馈意见，希望您能提供宝贵的意见以便我们改进和优化产品功能。
     
  • Python利用GAN技术进行低分辨率人脸修复的超分辨率系统
    优质
    本项目研发了一套基于Python的深度学习系统，运用生成对抗网络（GAN）技术提升低分辨率人脸图像的质量，实现高精度的人脸超分辨率重建。 基于生成对抗网络（GAN）的低分辨率人脸修复超分辨率系统主要目标是数据生成。该系统的模型由一对神经网络构成：一个“生成器”(Generator) 和一个“判别器”(Discriminator)。 DCGAN 是首个在LSUN和CelebA 数据集上实现图像生成的技术，它使用卷积神经网络进行特征提取，并采用反卷积网络放大生成的图像。LSGAN 通过优化目标函数，利用最小二乘损失、Wasserstein 距离等方法代替了交叉熵损失，解决了 GAN 训练不稳定、模型难以收敛以及生成图像多样性差的问题。 BigGAN 等模型则借助多种网络优化策略和强大的计算能力，在参数量庞大的情况下能够产生清晰且人眼难以辨识的自然图像。CycleGAN 则将 GAN 应用于图像风格迁移等领域。
     
  • Python中使用Pix2PixHD的条件GAN进行高分辨率图像合成及语义编辑
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    本项目利用Pix2PixHD模型在Python环境中实现基于条件生成对抗网络（cGAN）的高分辨率图像合成与语义编辑，适用于精细化图像处理任务。 pix2pixHD利用条件生成对抗网络（CGAN）进行高分辨率图像的合成与处理，能够将输入的语义标注图转换为接近真实的现实世界图像，例如街景或人脸图像等。该技术只需简单的操作即可修改和搭配图像，并且在效果上优于先前的方法如pix2pix和CRN。
     
  • GAN-for-Derain: 单张图像去雨方法
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    GAN-for-Derain是一种创新的深度学习模型，专门设计用于从单张受雨影响的图片中去除雨水痕迹，恢复清晰影像。该方法利用生成对抗网络（GAN）架构，能够高效地处理复杂天气条件下的图像问题，在提升图像质量方面表现出色。 本项目利用DCGAN网络训练数据集完成去雨任务。参考的资料包括初步模型建立的相关内容、github上的pytorch代码、对深度学习的理解总结以及其它应用实例文献。
     
  • 经典图像修复代码详解 Inpainting
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    本教程深入解析经典图像修复技术Inpainting的核心算法与应用实践，提供详尽代码示例，帮助读者掌握高效修复图像损伤区域的方法。 Total variation and nonlocal total variation methods are used for image inpainting, as described by Gabery.
     
  • 基于双通道GAN的高光谱图像分类方法
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    本研究提出了一种基于双通道生成对抗网络（GAN）的高光谱图像分类方法，通过结合光谱和空间信息提高分类精度。 高光谱图像分类是高光谱遥感图像处理中的基础研究领域，其主要目标是利用高光谱遥感图像的光谱信息和空间信息将每个像元归类到不同的地物类别中。这项技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探以及军事目标识别等多个重要领域。然而，由于高光谱数据具有高度维数特性，并且波段间存在较强的相关性及复杂的光谱混合现象，这使得在进行图像分类时面临诸多挑战。因此，随着研究的深入发展，越来越多的研究人员开始关注这一问题并致力于解决其中的技术难题。
     
  • GAN网络代码
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    本项目包含多种深度学习模型的实现代码，重点聚焦于基于GAN（生成对抗网络）的各种变体和应用。适合对图像生成、风格迁移等方向感兴趣的开发者研究与实践。 使用深度对抗网络可以实现马和斑马的互换图像处理任务，也可以应用于打码或者去除马赛克。