【机器学习|学习笔记】基于生成对抗网络的孪生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）详解，附代码。
【机器学习|学习笔记】基于生成对抗网络的孪生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）详解，附代码。
文章目录
- 【机器学习|学习笔记】基于生成对抗网络的孪生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）详解，附代码。
- 前言
- 起源
- 研究背景：
- 首次提出：
- 核心贡献：
- 发展
- 方法比较：
- 跨领域应用：
- 综述引用：
- 原理
- 1. 域适应模块（Domain Adaptation）
- 2. Siamese 检测模块（Landslide Detection）
- 应用
- 滑坡库存制图
- 航空跨域分类
- 面部重建
- 自然灾害数据增强
- 智能监测
- Python代码实现（基于PyTorch）
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祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup
大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “
学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/147567533
前言
- GSF由Fang 等人在2020年首次提出，旨在解决传统变化检测在滑坡库存制图中难以区分“滑坡”与“其他变化”问题。
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