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基于深度学习的目标检测算法研究
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作者 李淑霞 杨俊成 《计算机与数字工程》 2025年第10期2688-2692,共5页
论文根据生成对抗网络GAN的工作原理和A-Fast-RCNN模型特点,对GAN网络的生成模型Generator和判别模型Discriminator进行改进;结合辅助分类生成对抗网络AC-GAN添加标签约束的思想和深度卷积生成对抗网络DC-GAN在生成器和判别器中使用卷... 论文根据生成对抗网络GAN的工作原理和A-Fast-RCNN模型特点,对GAN网络的生成模型Generator和判别模型Discriminator进行改进;结合辅助分类生成对抗网络AC-GAN添加标签约束的思想和深度卷积生成对抗网络DC-GAN在生成器和判别器中使用卷积神经网络CNN来替代GAN中多层感知机特点,论文提出多分类有条件的深度卷积生成对抗网络AC-DCGAN模型,该模型在生成模型和判别模型中加入多分类和条件辅助选项、添加批量归一化操作;使用卷积和反卷积代替池化层、使用全局池化层代替全连接层,分别在COCO数据集、PASCAL VOC 2007数据集和PASCAL VOC 2012数据集上测试,都取得了很好的效果。 展开更多
关键词 生成对抗网络 卷积神经网络 AC-GAN DC-GAN ac-dcgan
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