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利用深度学习来增强数据集已成为各个领域的研究热点,即使用有限的数据集生成更多仿真的数据集。不同于目前主流的生成对抗网络算法及其变体算法,基于样本分辨率增强的思想,提出了一种简单有效的算法——高效亚像素全连接神经网络(ESPFCN)。ESPFCN 的原理为:对原始输入样本进行全连接操作,经过隐层特征映射输出四通道的低分辨率特征;通过亚像素全连接层,将四通道的低分辨率特征进行周期性的排列,得到一组高分辨率特征,实现了样本分辨率的增强。设置了一组特殊的轴承实验来评估生成模型的性能,实验结果验证了ESPF?CN 框架的有效性,并通过可视化展示了ESPFCN 的特征学习过程。 相似文献
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优秀的游戏角色设计往往在形式外观上更为注重纹样和图形的复杂性和美观性,中国传统纹样元素就是其中不可或缺的一部分,本文就中国传统纹样的艺术特征、游戏角色的设计现状、以及两者融合的角度,探究中国传统纹样元素在现代游戏角色设计中的借鉴与应用以及对于日后两者更好发展融合的展望研究。 相似文献
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