Articles de revues sur le sujet « CONDITIONAL GENERATIVE ADVERARIAL NETWORKS (CGAN) »
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Zhou, Guoqiang, Yi Fan, Jiachen Shi, Yuyuan Lu et Jun Shen. « Conditional Generative Adversarial Networks for Domain Transfer : A Survey ». Applied Sciences 12, no 16 (21 août 2022) : 8350. http://dx.doi.org/10.3390/app12168350.
Texte intégralLee, Minhyeok, et Junhee Seok. « Estimation with Uncertainty via Conditional Generative Adversarial Networks ». Sensors 21, no 18 (15 septembre 2021) : 6194. http://dx.doi.org/10.3390/s21186194.
Texte intégralZhang, Hao, et Wenlei Wang. « Imaging Domain Seismic Denoising Based on Conditional Generative Adversarial Networks (CGANs) ». Energies 15, no 18 (8 septembre 2022) : 6569. http://dx.doi.org/10.3390/en15186569.
Texte intégralZand, Jaleh, et Stephen Roberts. « Mixture Density Conditional Generative Adversarial Network Models (MD-CGAN) ». Signals 2, no 3 (1 septembre 2021) : 559–69. http://dx.doi.org/10.3390/signals2030034.
Texte intégralZhen, Hao, Yucheng Shi, Jidong J. Yang et Javad Mohammadpour Vehni. « Co-supervised learning paradigm with conditional generative adversarial networks for sample-efficient classification ». Applied Computing and Intelligence 3, no 1 (2022) : 13–26. http://dx.doi.org/10.3934/aci.2023002.
Texte intégralHuang, Yubo, et Zhong Xiang. « A Metal Character Enhancement Method based on Conditional Generative Adversarial Networks ». Journal of Physics : Conference Series 2284, no 1 (1 juin 2022) : 012003. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2284/1/012003.
Texte intégralKyslytsyna, Anastasiia, Kewen Xia, Artem Kislitsyn, Isselmou Abd El Kader et Youxi Wu. « Road Surface Crack Detection Method Based on Conditional Generative Adversarial Networks ». Sensors 21, no 21 (8 novembre 2021) : 7405. http://dx.doi.org/10.3390/s21217405.
Texte intégralLink, Patrick, Johannes Bodenstab, Lars Penter et Steffen Ihlenfeldt. « Metamodeling of a deep drawing process using conditional Generative Adversarial Networks ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1238, no 1 (1 mai 2022) : 012064. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1238/1/012064.
Texte intégralFalahatraftar, Farnoush, Samuel Pierre et Steven Chamberland. « A Conditional Generative Adversarial Network Based Approach for Network Slicing in Heterogeneous Vehicular Networks ». Telecom 2, no 1 (18 mars 2021) : 141–54. http://dx.doi.org/10.3390/telecom2010009.
Texte intégralAida, Saori, Junpei Okugawa, Serena Fujisaka, Tomonari Kasai, Hiroyuki Kameda et Tomoyasu Sugiyama. « Deep Learning of Cancer Stem Cell Morphology Using Conditional Generative Adversarial Networks ». Biomolecules 10, no 6 (19 juin 2020) : 931. http://dx.doi.org/10.3390/biom10060931.
Texte intégralChoi, Suyeon, et Yeonjoo Kim. « Rad-cGAN v1.0 : Radar-based precipitation nowcasting model with conditional generative adversarial networks for multiple dam domains ». Geoscientific Model Development 15, no 15 (1 août 2022) : 5967–85. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-5967-2022.
Texte intégralYuan, Hao, Lei Cai, Zhengyang Wang, Xia Hu, Shaoting Zhang et Shuiwang Ji. « Computational modeling of cellular structures using conditional deep generative networks ». Bioinformatics 35, no 12 (6 novembre 2018) : 2141–49. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty923.
Texte intégralThakur, Amey. « Generative Adversarial Networks ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 8 (31 août 2021) : 2307–25. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37723.
Texte intégralCem Birbiri, Ufuk, Azam Hamidinekoo, Amélie Grall, Paul Malcolm et Reyer Zwiggelaar. « Investigating the Performance of Generative Adversarial Networks for Prostate Tissue Detection and Segmentation ». Journal of Imaging 6, no 9 (24 août 2020) : 83. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging6090083.
Texte intégralGreen, Adrian J., Martin J. Mohlenkamp, Jhuma Das, Meenal Chaudhari, Lisa Truong, Robyn L. Tanguay et David M. Reif. « Leveraging high-throughput screening data, deep neural networks, and conditional generative adversarial networks to advance predictive toxicology ». PLOS Computational Biology 17, no 7 (2 juillet 2021) : e1009135. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009135.
Texte intégralSoni, Ayush, Alexander Loui, Scott Brown et Carl Salvaggio. « High-quality multispectral image generation using Conditional GANs ». Electronic Imaging 2020, no 8 (26 janvier 2020) : 86–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2020.8.imawm-086.
Texte intégralHuang, Yin-Fu, et Wei-De Liu. « Choreography cGAN : generating dances with music beats using conditional generative adversarial networks ». Neural Computing and Applications 33, no 16 (15 mars 2021) : 9817–33. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-021-05752-x.
Texte intégralEom, Gayeong, et Haewon Byeon. « Searching for Optimal Oversampling to Process Imbalanced Data : Generative Adversarial Networks and Synthetic Minority Over-Sampling Technique ». Mathematics 11, no 16 (21 août 2023) : 3605. http://dx.doi.org/10.3390/math11163605.
Texte intégralLi, Jie, Boyu Zhao, Kai Wu, Zhicheng Dong, Xuerui Zhang et Zhihao Zheng. « A Representation Generation Approach of Transmission Gear Based on Conditional Generative Adversarial Network ». Actuators 10, no 5 (23 avril 2021) : 86. http://dx.doi.org/10.3390/act10050086.
Texte intégralLi, Chen, Yuanbo Li, Zhiqiang Weng, Xuemei Lei et Guangcan Yang. « Face Aging with Feature-Guide Conditional Generative Adversarial Network ». Electronics 12, no 9 (4 mai 2023) : 2095. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12092095.
Texte intégralZhang, Pengfei, et Xiaoming Ju. « Adversarial Sample Detection with Gaussian Mixture Conditional Generative Adversarial Networks ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (13 septembre 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8268249.
Texte intégralEzeme, Okwudili M., Qusay H. Mahmoud et Akramul Azim. « Design and Development of AD-CGAN : Conditional Generative Adversarial Networks for Anomaly Detection ». IEEE Access 8 (2020) : 177667–81. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3025530.
Texte intégralKim, Hee-Joung, et Donghoon Lee. « Image denoising with conditional generative adversarial networks (CGAN) in low dose chest images ». Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A : Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 954 (février 2020) : 161914. http://dx.doi.org/10.1016/j.nima.2019.02.041.
Texte intégralChrysos, Grigorios G., Jean Kossaifi et Stefanos Zafeiriou. « RoCGAN : Robust Conditional GAN ». International Journal of Computer Vision 128, no 10-11 (14 juillet 2020) : 2665–83. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-020-01348-5.
Texte intégralMajid, Haneen, et Khawla Ali. « Expanding New Covid-19 Data with Conditional Generative Adversarial Networks ». Iraqi Journal for Electrical and Electronic Engineering 18, no 1 (4 avril 2022) : 103–10. http://dx.doi.org/10.37917/ijeee.18.1.12.
Texte intégralAli, Zeeshan, Sheneela Naz, Hira Zaffar, Jaeun Choi et Yongsung Kim. « An IoMT-Based Melanoma Lesion Segmentation Using Conditional Generative Adversarial Networks ». Sensors 23, no 7 (28 mars 2023) : 3548. http://dx.doi.org/10.3390/s23073548.
Texte intégralZaytar, Mohamed Akram, et Chaker El Amrani. « Satellite image inpainting with deep generative adversarial neural networks ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, no 1 (1 mars 2021) : 121. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i1.pp121-130.
Texte intégralKu, Hyeeun, et Minhyeok Lee. « TextControlGAN : Text-to-Image Synthesis with Controllable Generative Adversarial Networks ». Applied Sciences 13, no 8 (19 avril 2023) : 5098. http://dx.doi.org/10.3390/app13085098.
Texte intégralMa, Fei, Fei Gao, Jinping Sun, Huiyu Zhou et and Amir Hussain. « Weakly Supervised Segmentation of SAR Imagery Using Superpixel and Hierarchically Adversarial CRF ». Remote Sensing 11, no 5 (2 mars 2019) : 512. http://dx.doi.org/10.3390/rs11050512.
Texte intégralRodríguez-Suárez, Brais, Pablo Quesada-Barriuso et Francisco Argüello. « Design of CGAN Models for Multispectral Reconstruction in Remote Sensing ». Remote Sensing 14, no 4 (9 février 2022) : 816. http://dx.doi.org/10.3390/rs14040816.
Texte intégralRamazyan, T., O. Kiss, M. Grossi, E. Kajomovitz et S. Vallecorsa. « Generating muonic force carriers events with classical and quantum neural networks ». Journal of Physics : Conference Series 2438, no 1 (1 février 2023) : 012089. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2438/1/012089.
Texte intégralJafrasteh, B., I. Manighetti et J. Zerubia. « GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS AS A NOVEL APPROACH FOR TECTONIC FAULT AND FRACTURE EXTRACTION IN HIGH-RESOLUTION SATELLITE AND AIRBORNE OPTICAL IMAGES ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B3-2020 (21 août 2020) : 1219–27. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b3-2020-1219-2020.
Texte intégralZhang, Zaijun, Hiroaki Ishihata, Ryuto Maruyama, Tomonari Kasai, Hiroyuki Kameda et Tomoyasu Sugiyama. « Deep Learning of Phase-Contrast Images of Cancer Stem Cells Using a Selected Dataset of High Accuracy Value Using Conditional Generative Adversarial Networks ». International Journal of Molecular Sciences 24, no 6 (10 mars 2023) : 5323. http://dx.doi.org/10.3390/ijms24065323.
Texte intégralYadav, Jyoti Deshwal, Vivek K. Dwivedi et Saurabh Chaturvedi. « ResNet-Enabled cGAN Model for Channel Estimation in Massive MIMO System ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (29 août 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2697932.
Texte intégralBittner, K., P. d’Angelo, M. Körner et P. Reinartz. « AUTOMATIC LARGE-SCALE 3D BUILDING SHAPE REFINEMENT USING CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2 (30 mai 2018) : 103–8. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-103-2018.
Texte intégralList, Florian, Ishaan Bhat et Geraint F. Lewis. « A black box for dark sector physics : predicting dark matter annihilation feedback with conditional GANs ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 490, no 3 (3 octobre 2019) : 3134–43. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stz2759.
Texte intégralYoshiura, Shintaro, Hayato Shimabukuro, Kenji Hasegawa et Keitaro Takahashi. « Predicting 21 cm-line map from Lyman-α emitter distribution with generative adversarial networks ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 506, no 1 (18 juin 2021) : 357–71. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stab1718.
Texte intégralShao, Changcheng, Xiaolin Li, Fang Li et Yifan Zhou. « Large Mask Image Completion with Conditional GAN ». Symmetry 14, no 10 (14 octobre 2022) : 2148. http://dx.doi.org/10.3390/sym14102148.
Texte intégralRastin, Zahra, Gholamreza Ghodrati Amiri et Ehsan Darvishan. « Generative Adversarial Network for Damage Identification in Civil Structures ». Shock and Vibration 2021 (3 septembre 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3987835.
Texte intégralWeng, Yongchun, Yong Ma, Fu Chen, Erping Shang, Wutao Yao, Shuyan Zhang, Jin Yang et Jianbo Liu. « Temporal Co-Attention Guided Conditional Generative Adversarial Network for Optical Image Synthesis ». Remote Sensing 15, no 7 (31 mars 2023) : 1863. http://dx.doi.org/10.3390/rs15071863.
Texte intégralSharafudeen, Misaj, Andrew J. et Vinod Chandra S. S. « Leveraging Vision Attention Transformers for Detection of Artificially Synthesized Dermoscopic Lesion Deepfakes Using Derm-CGAN ». Diagnostics 13, no 5 (21 février 2023) : 825. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13050825.
Texte intégralLi, Bing, Yong Xian, Juan Su, Da Q. Zhang et Wei L. Guo. « I-GANs for Infrared Image Generation ». Complexity 2021 (23 mars 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6635242.
Texte intégralYuan, X., J. Tian et P. Reinartz. « GENERATING ARTIFICIAL NEAR INFRARED SPECTRAL BAND FROM RGB IMAGE USING CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-3-2020 (3 août 2020) : 279–85. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-3-2020-279-2020.
Texte intégralRojas-Campos, Adrian, Michael Langguth, Martin Wittenbrink et Gordon Pipa. « Deep learning models for generation of precipitation maps based on numerical weather prediction ». Geoscientific Model Development 16, no 5 (8 mars 2023) : 1467–80. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-1467-2023.
Texte intégralLee, JooHwa, et KeeHyun Park. « AE-CGAN Model based High Performance Network Intrusion Detection System ». Applied Sciences 9, no 20 (10 octobre 2019) : 4221. http://dx.doi.org/10.3390/app9204221.
Texte intégralHong, Zhiwei, Xiaocheng Fan, Tao Jiang et Jianxing Feng. « End-to-End Unpaired Image Denoising with Conditional Adversarial Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 4140–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5834.
Texte intégralAl-Shargabi, Amal A., Jowharah F. Alshobaili, Abdulatif Alabdulatif et Naseem Alrobah. « COVID-CGAN : Efficient Deep Learning Approach for COVID-19 Detection Based on CXR Images Using Conditional GANs ». Applied Sciences 11, no 16 (4 août 2021) : 7174. http://dx.doi.org/10.3390/app11167174.
Texte intégralLuo, Qingli, Hong Li, Zhiyuan Chen et Jian Li. « ADD-UNet : An Adjacent Dual-Decoder UNet for SAR-to-Optical Translation ». Remote Sensing 15, no 12 (15 juin 2023) : 3125. http://dx.doi.org/10.3390/rs15123125.
Texte intégralRizkinia, Mia, Nathaniel Faustine et Masahiro Okuda. « Conditional Generative Adversarial Networks with Total Variation and Color Correction for Generating Indonesian Face Photo from Sketch ». Applied Sciences 12, no 19 (5 octobre 2022) : 10006. http://dx.doi.org/10.3390/app121910006.
Texte intégralRamdani, Ahmad, Andika Perbawa, Ingrid Puspita et Volker Vahrenkamp. « Acoustic impedance to outcrop : Presenting near-surface seismic data as a virtual outcrop in carbonate analog studies ». Leading Edge 41, no 9 (septembre 2022) : 599–610. http://dx.doi.org/10.1190/tle41090599.1.
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