【機器學習|學習筆記】基于生成對抗網絡的孿生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）詳解，附代碼。
【機器學習|學習筆記】基于生成對抗網絡的孿生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）詳解，附代碼。
文章目錄
- 【機器學習|學習筆記】基于生成對抗網絡的孿生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）詳解，附代碼。
- 前言
- 起源
- 研究背景：
- 首次提出：
- 核心貢獻：
- 發展
- 方法比較：
- 跨領域應用：
- 綜述引用：
- 原理
- 1. 域適應模塊（Domain Adaptation）
- 2. Siamese 檢測模塊（Landslide Detection）
- 應用
- 滑坡庫存制圖
- 航空跨域分類
- 面部重建
- 自然災害數據增強
- 智能監測
- Python代碼實現（基于PyTorch）
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大多數高校碩博生畢業要求需要參加學術會議，發表EI或者SCI檢索的學術論文會議論文。詳細信息可關注VX “
學術會議小靈通”或參考學術信息專欄：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/147567533
前言
- GSF由Fang 等人在2020年首次提出，旨在解決傳統變化檢測在滑坡庫存制圖中難以區分“滑坡”與“其他變化”問題。
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