生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10
另外:ffmpeg的net封装库 http://www.intuitive.sk/fflib/ NET 2.0 调用FFMPEG,并异步读取输出信息的代码...public void ConvertVideo(){ Process p = new Process();//建立外部调用线程 p.StartInfo.FileName = @"c:/ffmpeg.exe";//要调用外部程序的绝对路径 p.StartInfo.Arguments
