本文主要研究内容
作者孔祥斌,沈志忠,陈树骏（2019）在《基于生成对抗网络的铁路周界行人样本生成算法》一文中研究指出：提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的铁路周界行人样本生成算法,解决了深度网络训练时候,行人样本缺乏的问题。该算法在像素转换生成对抗网络(Pix2Pix GAN)和行人生成对抗网络(PS-GAN)的基础上,根据实际的铁路周界环境,进行了三点改进。实验说明,该算法能够生成更逼真的行人,并且和背景的融合度更高。
Abstract
di chu le yi chong ji yu sheng cheng dui kang wang lao (GAN)de tie lu zhou jie hang ren yang ben sheng cheng suan fa ,jie jue le shen du wang lao xun lian shi hou ,hang ren yang ben que fa de wen ti 。gai suan fa zai xiang su zhuai huan sheng cheng dui kang wang lao (Pix2Pix GAN)he hang ren sheng cheng dui kang wang lao (PS-GAN)de ji chu shang ,gen ju shi ji de tie lu zhou jie huan jing ,jin hang le san dian gai jin 。shi yan shui ming ,gai suan fa neng gou sheng cheng geng bi zhen de hang ren ,bing ju he bei jing de rong ge du geng gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自铁道通信信号的孔祥斌,沈志忠,陈树骏，发表于刊物铁道通信信号2019年07期论文，是一篇关于生成对抗网络论文,铁路周界论文,行人样本生成论文,铁道通信信号2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自铁道通信信号2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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