一种新的混合集成 Pix2Pix 和 WGAN 模型以及渐变惩罚用于二值图像去噪
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本篇论文介绍了一种利用生成对抗网络 (GAN) 的优势进行图像去噪的新方法。该论文提出了一种结合了 Pix2Pix 模型和带有梯度惩罚项的 Wasserstein GAN (WGAN-GP) 的模型。新的方法利用了条件 GAN 的去噪能力,同时通过实施 Lipschitz 连续性约束,减少了模式缩喉的风险。实验结果验证了该方法在图像去噪任务中的有效性,并相对传统技术展现了显著提升。
本文介绍了一种利用生成对抗网络 (GAN) 进行图像去噪的新方法,结合了 Pix2Pix 模型和 WGAN-GP 模型,通过条件 GAN 和 Lipschitz 连续性约束实现了有效的图像去噪。实验结果显示该方法相对传统技术有显著提升。