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题名3D打印技术在文物保护方面的应用
被引量:7
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作者
郭欢磊
王聪华
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机构
西藏民族大学西藏光信息处理与可视化技术重点实验室
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出处
《电脑知识与技术(过刊)》
2017年第10X期260-261,264,共3页
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基金
西藏自治区科技厅重点项目"西藏数字媒体创新与文化产品创作传播研究"(项目编号:藏科发[2013]189)
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文摘
随着现代科技的日益进步与不断改良,3D打印技术已在生活中的多个领域有了应用,其中3D打印在文物保护方面利用颇广,该项技术主要是利用3D扫描仪和数字化软件来对文物进行保护。该文主要致力于将3D打印技术应用于文物的复制,并对这个过程进行详细的介绍,包括三维扫描和三维数据处理。以期该技术能为广大相关工作者提供一定的思路和参考。
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关键词
3D打印技术
文物复制与修复
文物保护
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分类号
K87
[历史地理—考古学及博物馆学]
TP391.73
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多判别器协同框架:高品质图像的谱归一生成对抗网络
被引量:1
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作者
张哲新
原俊青
郭欢磊
何熊熊
吴安鹏
丁佳骏
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机构
浙江工业大学理学院
浙江工业大学信息学院
杭州电子科技大学计算机学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期201-207,共7页
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基金
浙江省高校重大人文社科攻关计划规划重点项目(2018GH027)资助
国家自然科学基金青年基金项目(11601483)资助
国家自然科学基金项目(61873239)资助。
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文摘
通过生成对抗网络的对抗学习生成仿真图像,已成为人工智能领域的一个研究热点.为了进一步提高生成图像的质量,本文提出了多判别器协同合作的网络框架——采用多个判别器为唯一生成器提供联合损失量,并通过不同的学习率保持各个判别器的差异性.同时,为了满足判别器的Lipschitz连续条件,本文所有的判别器网络一律进行谱归一化操作.实验表明,本文提出的基于多判别器合作框架的生成对抗网络表现较优.
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关键词
生成对抗网络
深度学习
卷积神经网络
图像生成
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Keywords
generative adversarial network
deep learning
convolutional neural networks
image compositing
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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