用于生物电子显微镜图像生成的带跳跃分块判别器的 GAN
图像与视频处理
2024-04-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于具有复杂的全局和局部结构，生成逼真的电子显微镜（EM）图像一直是一个具有挑战性的问题。Isola 等人提出了 pix2pix，一种用于通用图像到图像转换的条件生成对抗网络（GAN）；然而它无法生成逼真的 EM 图像。我们提出了一种用于 GAN 中判别器的新架构，该架构利用跳跃分块提供对多种分块尺寸的访问，从而生成逼真的 EM 图像。
引用
@article{arxiv.2404.00558,
title = {GAN with Skip Patch Discriminator for Biological Electron Microscopy Image Generation},
author = {Nishith Ranjon Roy and Nailah Rawnaq and Tulin Kaman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00558},
year = {2024}
}
备注
4 pages, International Conference on Computational and Mathematical Biomedical Engineering