VAE

作品数：284被引量：486H指数：10
导出分析报告
相关领域：化学工程建筑科学更多>>
相关作者：陈沛智洪榛李燕萍陈艳军李建宗更多>>
相关机构：华东理工大学中国石化集团四川维尼纶厂华南理工大学南京邮电大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金河南省自然科学基金中国博士后科学基金广西壮族自治区科技攻关计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 机构=桂林电子科技大学x
共 条 记 录，以下是1-3
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
多模态信息引导的三维数字人运动生成综述
《中国图象图形学报》2024年第9期2541-2565,共25页赵宝全 付一愉 苏卓 王若梅 吕辰雷 罗笑南 
国家重点研发计划资助(2022YFF0903103);广东省自然科学基金项目(2023A1515011639);中央高校基本科研业务费专项资金资助(23xkjc019,24qnpy145)。
基于多模态信息的三维数字人运动生成技术旨在通过文本、音频、图像和视频等数据实现特定输入条件下的人体运动生成。这项技术在电影、动画、游戏制作和元宇宙等领域具有重要的应用价值和广泛的经济社会效益,是近年来计算机图形学和计...
关键词：三维数字人 运动生成 多模态信息 参数化人体模型 生成对抗网络(GAN) 自编码器(AE) 变分自编码器(VAE) 扩散模型 
基于VAE的伪样本重排练实现的类增量学习被引量：2
《计算机工程与设计》2021年第8期2284-2290,共7页莫建文 陈瑶嘉 
国家自然科学基金项目(61661017、61967005、U1501252);广西自然科学基金项目(2017GXNSFBA198212);广西科技基地和人才专项基金项目(桂科AD19110060);中国博士后科学基金面上基金项目(2016M602923XB);认知无线电教育部重点实验室基金项目(CRKL150103、CRKL190107、CRKL160104);桂林电子科技大学研究生创新基金项目(2019YCXS020)。
针对神经网络模型进行类增量学习时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于VAE的伪样本重排练实现的类增量学习方法。采用VAE生成伪样本的方法,实现重排练,生成与真实图像相似的伪图像;引入大边界Softmax损失训练分类器,使分类器学习到类间...
关键词：类增量学习 灾难性遗忘 伪样本重排练 变分自编码器 伪样本选择 
一种基于MR-VAE的低照度图像增强方法被引量：16
《计算机学报》2020年第7期1328-1339,共12页江泽涛 伍旭 张少钦 
国家自然科学基金(61572147,61876049,61762066);广西科技计划项目(AC16380108);广西图像图形与智能处理重点实验项目(GIIP201701,GIIP201801,GIIP201802,GIIP201803);广西研究生教育创新计划资助项目(YCBZ2018052)资助.
针对低照度图像多重失真特点(低亮度、多噪声和模糊等),本文基于变分自编码器提出了一种多重构变分自编码器(Multiple Reconstruction-Variational AutoEncoder,MR-VAE),逐步增强、从粗到细地生成高质量低照度增强图像.MR-VAE由特征概...
关键词：低照度图像增强 多重构 多项损失 多重失真 变分自编码 残差网络 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部