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主题

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作者

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基于物体姿态迁移学习的机器人无序抓取方法
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工业控制计算机 2022年 第11期35卷 93-95页
作者： 段彦卉 钱堃 马旭东 东南大学自动化学院 江苏南京210096
采用智能机器人完成无序抓取任务(Bin-picking)已成为工业自动化的上下料场景的新型解决方案,而从散乱零件中识别目标物体并完成姿态估计是解决此类问题的关键。为解决高度自动化的工业上下料场景中的机器人无序抓取任务,借助基于物体... 详细信息
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基于生成对抗网络的图片风格迁移
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软件导刊 2018年 第6期17卷 207-209,212页
作者： 许哲豪 陈玮 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海200093
图像到图像的翻译工作在现实中有着广泛应用,因此在计算机视觉领域得到高度关注。通过cyclegan的网络结构进行图像风格迁移实验,将自然得到的图片转换成具有某种风格的图片,同时该方法不需要源图像与风格图像互相匹配,因此扩大了应用范... 详细信息
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基于深度学习与开集识别技术的对抗式DDoS攻击检测技术
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邮电设计技术 2024年 第8期 18-23页
作者： 吴志祥 刘莉丹 高博 中国联通黑龙江分公司 黑龙江哈尔滨150001
网络已成为现代生活不可或缺的一部分,但也面临着诸多的安全风险,特别是分布式拒绝服务(DDoS)攻击。利用人工智能(AI)技术可应对DDoS攻击带来的挑战。基于CNN-Geo和cyclegan技术,提出一种包含一个增量学习模块的防御模型,该增量学习模... 详细信息
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基于GAN的地块建筑自动生成研究
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江苏科技信息 2023年 第25期40卷 62-65页
作者： 吕新华 赖世娇 葛沿灵 范晨璟 郝晟 南通市海安市自然资源和规划局 江苏南通226600 南京林业大学 江苏南京210037 南京云亿科技有限公司 江苏南京210019
文章基于生成式对抗性神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)研究地块建筑自动生成,以AI辅助规划设计提高设计效率为目标,使用cyclegan作为开发平台训练预处理模型,开发AI辅助制图软件介入城市规划设计任务。研究发现,生成式网络... 详细信息
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基于无映射数据集的生成对抗网络图像生成算法研究
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北京印刷学院学报 2021年 第3期29卷 147-150页
作者： 姚成思 齐亚莉 夏浩昌 丁忠祥 北京印刷学院信息工程学院 北京106200
生成对抗网络(GAN)与图像处理的结合一直受到机器视觉领域研究者的推崇,GAN凭借其强大的网络结构和特征学习能力,在图像生成和转换领域尤为出色。为了研究基于生成对抗网络的图像生成算法,对cyclegan算法进行了重点研究,并结合Pix2Pix... 详细信息
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