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章和会议论文
预测使用深度学习模型来留给地震的时间
预测地震是地球科学界的重要问题。已经提出了几种模型来预测下一个地震的时间。但是，所有这些方法都基于传统......
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使用循环生成对抗网络无监督的单图像超分辨率
目前最先进的基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）技术在训练过程中采用了监督学习。在这一学习中，低分辨率（LR）图像准备...
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使用变分式自动编码器和生成对冲网络无监督的真实超级分辨率
卷积神经网络（CNNS）在单图像超分辨率（SISR）任务上显示了有希望的结果。一对低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像通常用于CNN型号......
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RSRGAN：使用生成对策网络计算高效的现实世界单像超分辨率
最近，已经采用了卷积神经网络在单图像超分辨率任务中获得更好的性能。大多数这些模型都受过培训，并在其中的合成数据集中进行培训，在其中低重新启动......
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一种热和可见图像融合的方法
我们使用深入学习算法呈现一种新的架构来保险熔断热和可见图像。由于红外图像包含更高的信息，因此可以从其由于Radia而区分对象......
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实际图像的计算高效超分辨率方法
大多数现有的单图像超分辨率（SISR）方法是在合成数据集上进行培训和评估，其中低分辨率（LR）图像用简单且均匀的双方Daradada合成......
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ISRAGAN：使用生成的对抗网络改进超分辨率
在本文中，我们使用生成对抗性网络（GaN）提出了一种用于单图像超分辨率（SISR）的方法。在过去的二十年中，SISR一直是一个有吸引力的研究主题，它是指......
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用于自动面向参加的深度学习范式
在本文中，我们提出了使用卷积神经网络（CNNS）的端到端的自动面部考勤系统。出席学生在任何学术组织中发挥着重要作用。手动参加......
