《表1 CycleGAN[20]实验中图像集的纹理复杂性》

《表1 CycleGAN[20]实验中图像集的纹理复杂性》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

采用上述图像集纹理复杂性度量方法，我们度量了CycleGAN[20]实验中图像数据集的纹理复杂性，度量结果如表1所列。从中可以发现:绝大部分图像集的纹理复杂度为M层次。

图表编号XD0035515000    严禁用于非法目的
绘制时间2019.01.15
作者张春阳
绘制单位福州大学数学与计算机科学学院、福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表3 各降噪算法在纹理图像集的50幅噪声图像上的PSNR均值》2020.12.16
  2. 《表6 Pavia University数据集的纹理特征相关矩阵》2020.10.20
  3. 《表4 Salinas数据集的纹理特征相关矩阵》2020.10.20
  4. 《表5 Indian数据集的纹理特征相关矩阵》2020.10.20
  5. 《表1 各算法在每组图像集上的运行时间》2021.02.01
  6. 《表1 国内科研诚信领域TOP20高频中图类号》2020.08.10
  7. 《表2 不同图片纹理复杂度的结果》2020.08.25
  8. 《表1 不同纹理增强方法对比实验》2020.02.01
  9. 《表3 关键节点对比：基于最小连通支配集的复杂网络关键节点与连边识别方法》2019.11.01
  10. 《表2 节点重要度排序：基于最小连通支配集的复杂网络关键节点与连边识别方法》2019.11.01
  11. 《表1 实验结果统计：基于最小连通支配集的复杂网络关键节点与连边识别方法》2019.11.01
  12. 《表3 不同算法在Brodatz纹理库中的计算复杂度》2019.08.28
  13. 《表2 实验结果质量评估：基于改进CycleGAN的图像风格迁移》2019.08.01
  14. 《表1 生成器内部结构：基于改进CycleGAN的图像风格迁移》2019.08.01
  15. 《表2 图像集纹理复杂性对应λ取值的优化选择策略》2019.01.15
  16. 《表3 实验图像集的复杂性》2019.01.15
  17. 《表3 对于Pima数据集的20次实验4种聚类算法比较Tab.3 Comparison of the four clustering algorithms for 20experiments on Pima datasets》2018.04.01
  18. 《表2 对于Wine数据集的20次实验4种聚类算法比较Tab.2 Comparison of the four clustering algorithms for 20experiments on Wine datasets》2018.04.01
  19. 《表1 对于Iris数据集的20次实验4种聚类算法比较Tab.1 Comparison of the four clustering algorithms for 20experiments on Iris datasets》2018.04.01
  20. 《表5 各复杂度下决策树对40组测试集的正确率》2018.12.01

随机翻阅

《表2 扩展类设计：科学论文论证本体设计与标注实验》 《表1 土层复配方案（cm)》 《表1 恩施州食用菌产量调查结果》 《表1 试验荷载分级加载：缺陷修复后的40 m T梁承载能力评定》 《表1 糖尿病患儿酮症酸中毒的单因素方差分析》 《表1 第一学期末出错最高的两道填空题各班得分情况》 《表1 正交实验结果与分析》 《表1 消费者对非遗的了解程度(单选)》 《表3 12Cr1MoVG钢的估计腐蚀速率mm/a》 《表1 两组临床疗效对比：礞石滚痰丸联合哌罗匹隆对精神分裂症患者血清生化指标的影响》