主页

1 概述 structural inpainting，作者在context encoder[2]的基础上进行改进，在网络中加入了feature reconstruction loss，feature reconstruction loss与MSE loss的线性组合构成了structural loss，以此来提升修复区域中结构信息的修复效果。

1 概述 在globally and locally consisten image completion中，作者在context encoder的基础上进行改进，网络由一个修复网络和两个鉴别网络组成。使用两个鉴别网络来对图像进行分类，判断图像是修复出来的图像，还是ground truth。

1 概述 该代码使用MatConvNet在matlab上搭建GAN网络，用来生成手写数字图片。 MatConvNet是一个开源的、用来在matlab上搭建高效卷积神经网络的toolbox。在这里，使用MatConvNet搭建一个简单的GAN网络来生成手写数字图像，为MatConvNet的入门提供一个例子。 keyword：matlab，GAN，Generative Adversarial Nets， 生成对抗性网络

1 概述 本代码是对Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting的MATLAB实现，用来对图像进行区域填充、物体移除。

1 概述 此代码是在matlab平台上搭建了一个简单的toolbox，用来实现生成对抗性网络（Generative Adversarial Net），在代码中加入了卷积、反卷积、扩张卷积等网络层的实现。

1 概述 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。 网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么在matlab上搭建GAN（Generative Adversarial Net）网络。