《表4 各算法运行时间对比(min)》
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《基于变分贝叶斯高斯混合噪声模型的机器人跨模态生成对抗网络》
上述实验主要是针对各个算法生成的跨模态图像的质量、多样性、亮度、对比度和结构相似性等方面的测试对比，但算法执行时间也是考量算法的一个很重要的测定标准，故接下来本文分别测试各个生成式算法跨模态生成图像所需要的执行时间，为了节省运行内存，本文只对每个算法执行100次迭代.如表4所示为每个算法迭代所需要执行的时间，总体来看，BGM-CGAN算法时间复杂度与其他算法差不多，原因是产生多个高斯噪声组件并不需要太多时间，故提出的算法满足运行要求.
| 图表编号 | XD00204797800 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2021.01.20 |
| 作者 | 熊鹏文、童小宝、宋爱国、刘小平 |
| 绘制单位 | 南昌大学信息工程学院、东南大学仪器科学与工程学院、东南大学生物电子学国家重点实验室、南昌大学信息工程学院、东南大学仪器科学与工程学院、东南大学生物电子学国家重点实验室、Department of Systems and Computer Engineering, Carleton University |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
