Generative Adversarial Networks

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Einblick - Generative Adversarial Networks

ReStainGAN: Leveraging IHC to IF Stain Domain for in-silico Data Generation

提案された手法は、in-silico免疫組織化学（IHC）画像の生成において、既存の注釈を新しい領域に拡張することで、監督深層学習モデルのトレーニングに必要な大規模かつピクセル正確なデータセットのコストを著しく低減する可能性がある。

Analyzing Wasserstein Perspective of Vanilla GANs

Bridging the gap between Vanilla GANs and Wasserstein GANs through a theoretical lens.

Effiziente Anwendung von Generative Adversarial Networks für binäre semantische Segmentierung auf unausgeglichenen Datensätzen

Effiziente Anwendung von cGANs für die binäre semantische Segmentierung auf unausgeglichenen Datensätzen.

ReStainGAN: Leveraging IHC to IF Stain Domain for in-silico Data Generation

In-silico 데이터 생성을 위한 IHC에서 IF 염색 도메인 활용

Theoretische Analyse von Vanilla Generative Adversarial Networks (GANs) unter Verwendung der Wasserstein-Distanz

Durch Einführung einer Lipschitz-Bedingung für die Diskriminator-Klasse in Vanilla GANs können deren theoretische Eigenschaften mit denen von Wasserstein GANs in Verbindung gebracht werden. Dies ermöglicht es, Vanilla GANs in Bezug auf die Wasserstein-Distanz zu analysieren und Konvergenzraten herzuleiten, die mit denen von Wasserstein GANs vergleichbar sind.

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