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《------往期经典推荐------》
项目名称
1.【SE-Net模型实现猴痘病识别】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介
本项目旨在实现AOT-GAN模型的论文复现，并将其应用于图像补全任务。AOT-GAN（Attention-Oriented Generative Adversarial Networks）是一种基于生成对抗网络（GAN）的模型，通过引入注意力机制，能够有效捕捉图像局部特征与全局信息之间的关联，从而生成更为自然的图像补全效果。图像补全任务广泛应用于图像修复、去除水印、移除物体等场景，尤其在医疗图像处理、计算机视觉和艺术图像生成中具有重要意义。与传统的图像补全方法