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    【实战】GAN网络图像翻译机:图像复原、模糊变清晰、素描变彩图

    【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用,通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理,展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩,特别在图像处理领域,深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用,通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理,展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外,由于神经网络能够自动进行特征工程,同一个模型,如果我们使用不同场景下的数据进行训练,便可适应不同的场景

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    使用交叉点观察器延迟加载图像以提高性能

    在自己平时浏览一些大量图片类的网站时,你会发现无论是你pc端下拉滚动条,还是移动端手动滑屏时,最终呈现的图片有时候会有所延迟,这是一种预先加载图片资源的方式,也就是俗称懒加载,实现该效果,通常有两种方式,分别是线性式(下拉窗帘式的)和渐进式(拨开晨雾见日明)图片加载,至于前者这里暂且不谈,本文主要是介绍后者,在本文中主要给img标签添加一data-src属性(实际图片URL),以及src属性(存储相同图像的非常小的分辨率路径图片),在加载图片时,给用户过度从模糊淡入到图片清晰,当然更重要的是其中的js处理,如果文有误导的地方,欢迎路过的老师多提意见和指正

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