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“U-Net神经网络”与“图像视频生成”主题分享——计算机学院“启明星”讲坛第七期
[成都大学计算机学院]  发布时间:2024年04月25日
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本网消息(图/文 冉珂睿)423日,计算机学院开展了“启明星”讲坛第期的讲座,于十教10305顺利召开,由李泽,刘凡明两位同学主讲


李泽同学分享《基于 U-Net 的焊缝特征条纹提取》阅读心得。首先,他介绍了论文的背景与目的,指出了传统算法在滤除焊接图像中的飞溅、弧光、烟雾等问题方面的不足,并阐述了对输入图像进行二分类、分割出激光条纹与携带干扰的背景的目的。其次,他详细介绍了研究方法,包括使用 UNet 神经网络、改进神经网络的搭建、数据的采集、UNet 神经网络的训练、以及对模型学习结果和训练结果的分析。再次,他展示了实验结果,提供了三种最常见的干扰图像,并采用对比方法验证了 U-Net 方法在强烈的弧光、飞溅等干扰情况下准确提取焊接特征条纹的能力。最后,他展望了未来的工作方向,包括模型优化、数据增强、跨领域应用、实时性和效率等方面。


刘凡明同学分享图像视频生成式方法前沿探讨主要涉及三个方面。首先,他介绍了图像生成领域的经典网络:生成对抗网络(GAN),包括其工作原理、对抗方式、目标函数以及存在的一些问题。其次,他简要介绍了变分自动编码器、流模型、扩散模型等内容,以便更好地了解图像生成领域的发展状况。最后,他简要介绍了视频生成领域的一些框架及模型,了解视频生成领域的发展以及目前存在的难题,并对未来工作的优化方向进行了展望,提出了一些可能的途径。


(编辑 饶涛 责编 王进)