TediGAN 是一篇论文的实现，该论文由 W. Xia、Y. Yang、J.-H. Xue 和 B. Wu 撰写，题目为《TediGAN：文本引导的多样的面部图像生成和操控》以及《面向开放世界文本引导的面部图像 …

2021年11月19日 · Whereas the proposed generative model (TED-GAN) achieved 82% sensitivity and 94% specificity values of melanoma. The classification results improved around 3–5% …

2021年11月19日 · The results show that TED-GAN has a better impact on the classification task because of its diverse range of generated images due to the use of a heavy-tailed t-distribution.

2021年11月19日 · 提议的框架被命名为 ted-gan，t 来自 t 分布，ed 来自编码器-解码器网络，这是解决方案的一部分。 提议的框架可用于医学成像的广泛领域。 我们在这里使用它来生成皮肤 …

2021年11月19日 · The results show that TED-GAN has a better impact on the classification task because of its diverse range of generated images due to the use of a heavy-tailed t-distribution.

DCGAN 是一个生成器基于卷积神经网络 (CNN) 的 GAN。 它的特点是对低通道特征逐渐上采样并逐渐减少通道数，直至生成目标大小的三通道图像。 StylGAN 是一个训练较稳定且适合做图 …

ZFT Gan, B Mukherjee, JP Theron, M Botre, KS Brentner, E Greenwood, ... Vertical Flight Society 77th Annual Forum and Technology Display, Virtual, 10-14 , 2021 13

2021年11月19日 · Improving Skin Cancer Classification Using Heavy-Tailed Student T-Distribution in Generative Adversarial Networks (TED-GAN). Diagnostics , 11 (11), 2147. …

这篇 论文提出了一种新的生成对抗网络（gan）基线模型r3gan，通过改进损失函数和网络架构，提高了gan的训练稳定性和性能，在多个数据集上取得了不错…