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Implementation of DCGAN to Generate Gamocha Design Patterns

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Adarsh Pradhan
Arunav Buragohain
Uddipta Pathak
Sahil Ansari
Manali Baruah
Erschienen in
Electronic Systems and Intelligent Computing
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Generative adversarial network (GAN) [1] kann lernen, jede Art von Datenverteilung nachzuahmen. Das Hauptmotiv von GAN ist die eigenständige Erzeugung von Bildern einer bestimmten Klasse. Eines der beliebtesten und erfolgreichsten Netzwerke von GAN ist DCGAN [2], das als tiefes konvolutionales generatives gegnerisches Netzwerk bezeichnet wird. Es besteht aus dekonvolutionalen und konvolutionalen Schichten im Generator- und Diskriminatornetzwerk anstelle dichter Schichten. Die Erzeugung und Diskriminierung von DCGAN ist im Vergleich zu den anderen GANs präziser, da es die kleinsten Details des Bildes aufweist. In diesem Aufsatz implementieren wir das DCGAN-Netzwerk, um neue Designmuster für Gamocha (traditionelles Handtuch des assamesischen Stammes) zu generieren. Die Designmuster von DCGAN sind so ununterscheidbar und einzigartig wie die menschgemachten Gamocha. Dieses GAN kann der Musterstruktur der Kunst folgen, um neue Designs zu schaffen.
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Nächstes Kapitel Performance Evaluation of On-Grid Rooftop Solar PV System in GMCH, Guwahati, Assam
Titel
Implementation of DCGAN to Generate Gamocha Design Patterns
Verfasst von
Adarsh Pradhan
Arunav Buragohain
Uddipta Pathak
Sahil Ansari
Manali Baruah
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Electronic Systems and Intelligent Computing

Print ISBN: 978-981-15-7030-8

Electronic ISBN: 978-981-15-7031-5

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-7031-5_79
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