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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度卷积生成对抗网络的图像修复研究与应用
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基于深度卷积生成对抗网络的图像修复研究与应用
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景及研究意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-12页
        1.2.1 传统的图像修复技术第9-11页
        1.2.2 基于深度学习的图像修复技术第11-12页
    1.3 图像修复效果评价第12-13页
    1.4 本文主要内容及章节安排第13-15页
2 深度卷积神经网络第15-26页
    2.1 BP神经网络第15-18页
        2.1.1 单个神经元模型第15-16页
        2.1.2 前馈神经网络及前向传播第16-17页
        2.1.3 反向传播算法第17-18页
    2.2 卷积神经网络第18-25页
        2.2.1 卷积神经网络概述第18-19页
        2.2.2 卷积层第19-21页
        2.2.3 激励层第21-23页
        2.2.4 池化层第23-25页
        2.2.5 批量归一化第25页
        2.2.6 Dropout第25页
    2.3 本章小结第25-26页
3 基于深度卷积生成对抗网络生成图像第26-44页
    3.1 生成对抗网络第26-30页
        3.1.1 生成对抗网络概述第26-27页
        3.1.2 生成对抗网络的结构及原理第27-29页
        3.1.3 生成对抗网络的训练方法第29-30页
    3.2 深度卷积生成对抗网络第30-31页
    3.3 TensorFlow实验平台搭建第31-33页
        3.3.1 TensorFlow概述第31-32页
        3.3.2 TensorFlow原理第32页
        3.3.3 TensorFlow的安装第32-33页
    3.4 MNIST数据集的手写体数字生成实验第33-39页
        3.4.1 网络结构设计及实验设置第33-36页
        3.4.2 实验结果及分析第36-39页
    3.5 CelebA数据集的人脸图像生成实验第39-43页
        3.5.1 网络结构设计及实验设置第39-41页
        3.5.2 实验结果及分析第41-43页
    3.6 本章小结第43-44页
4 基于深度卷积生成对抗网络修复图像第44-59页
    4.1 基于DCGAN的图像修复技术第44-45页
    4.2 CelebA数据集的人脸图像修复实验第45-57页
        4.2.1 实验设计第45页
        4.2.2 中心缺失的人脸图像修复实验第45-52页
        4.2.3 左脸缺失的人脸图像修复实验第52-57页
    4.3 Chars74K数据集的手写体图像修复实验第57-58页
        4.3.1 实验设计第57页
        4.3.2 中心缺失的手写数字图像修复实验第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
5 总结与展望第59-60页
    5.1 论文研究工作总结第59页
    5.2 工作展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页

 
 
论文编号BS4055022,这篇论文共64
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