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論文基本資料
電子全文
作者(中文):
盧聖約
作者(外文):
Lu, Sheng-Yueh
論文名稱(中文):
照片吸引力增強器：使用條件式生成對抗網路產生符合人類感官喜好的影像
論文名稱(外文):
Appealing Photo Enhancer: Image Enhancement Aligned with Human Perceptual Preferences Using Conditional GANs
指導教授(中文):
蘇豐文
指導教授(外文):
Soo, Von-Wun
口試委員(中文):
邱瀞德
沈之涯
口試委員(外文):
Chiu, Ching-Te
Shen, Chih-Ya
學位類別:
碩士
校院名稱:
國立清華大學
系所名稱:
資訊工程學系
學號:
104062542
出版年(民國):
109
畢業學年度:
108
語文別:
英文
論文頁數:
23
中文關鍵詞:
卷積
、
卷積網絡
、
資料擴充
、
特徵抽取
、
生成對抗網絡模型
、
生成對抗網絡訓練
、
生成對抗網絡
、
生成器
、
影像增強
、
影像品質
、
影像到影像翻譯
、
訓練
、
人工智慧
、
反向傳播
、
條件式生成對抗網絡
、
卷積神經網絡
、
增強影像
、
神經網絡
、
影像處理操作
、
輸入影像
、
學習框架
、
誤差函數最小化
、
機器學習
、
美學誤差
、
感知品質
、
監督式學習
、
無監督式學習
外文關鍵詞:
CNN
、
Convolution
、
Convolutional Network
、
Data Augmentation
、
Feature extraction
、
GAN model
、
GAN training
、
GANs
、
Generative adversarial networks
、
Generators
、
Image enhancement
、
Image quality
、
Image-to-Image Translation
、
Training
、
artificial intelligence
、
back-propagation
、
backpropagation
、
conditional GANs
、
convolution
、
convolutional neural nets
、
convolutional neural network
、
data augmentation
、
enhanced image
、
feedforward neural nets
、
generative adversarial network
、
image enhancement
、
image processing operators
、
image-to-image translation
、
input image
、
learning framework
、
loss function minimization
、
machine learning
、
aesthetic regularizer
、
perceptual quality
、
supervised learning
、
unsupervised learning
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