![](/images/graphics-bg.png)
Generative Adversarial Network Technologies and Applications in Computer Vision
المؤلفون المشاركون
Jin, Lianchao
Tan, Fuxiao
Jiang, Shengming
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Computer vision is one of the hottest research fields in deep learning.
The emergence of generative adversarial networks (GANs) provides a new method and model for computer vision.
The idea of GANs using the game training method is superior to traditional machine learning algorithms in terms of feature learning and image generation.
GANs are widely used not only in image generation and style transfer but also in the text, voice, video processing, and other fields.
However, there are still some problems with GANs, such as model collapse and uncontrollable training.
This paper deeply reviews the theoretical basis of GANs and surveys some recently developed GAN models, in comparison with traditional GAN models.
The applications of GANs in computer vision include data enhancement, domain transfer, high-quality sample generation, and image restoration.
The latest research progress of GANs in artificial intelligence (AI) based security attack and defense is introduced.
The future development of GANs in computer vision is also discussed at the end of the paper with possible applications of AI in computer vision.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jin, Lianchao& Tan, Fuxiao& Jiang, Shengming. 2020. Generative Adversarial Network Technologies and Applications in Computer Vision. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138708
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jin, Lianchao…[et al.]. Generative Adversarial Network Technologies and Applications in Computer Vision. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138708
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jin, Lianchao& Tan, Fuxiao& Jiang, Shengming. Generative Adversarial Network Technologies and Applications in Computer Vision. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138708
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138708
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)