pix-to-pix GAN生成数据集

最新推荐文章于 2023-05-19 12:43:28 发布
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#pytorch #深度学习 #计算机视觉

本文介绍了使用Conditional Adversarial Nets进行Image-to-Image Translation的技术，该技术适用于生成数据集。推荐了一个更新版的Pytorch实现代码库，并提供了相关研究作者的资源链接，包括 MIT 的深度学习课程和最新论文进展。

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets CVPR 2017的深度好文，可以用于数据集的生成。

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生成式对抗网络对比(GAN--pix to pix--cycleGAN)
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gan 5小时速成
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使用GAN去除水印：该示例演示了如何使用GAN（Pix-to-Pix）体系结构从图像中去除水印
02-28
GAN去除水印 该示例演示了如何使用GAN（Pix-to-Pix）架构从图像中删除水印
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03-09
像素完美的像素 像素完美的网页开发。 支持语言:English
pix2pix pytorch 学习笔记（①）数据集处理 （详细）
Hiroshi_yang的博客
05-19 3162
对pix2pix 数据网站的facades数据进行拼接处理得到训练用的数据集。
Pix to pix (Pixel perfect by Ymatuhin)-crx插件
04-02
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pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master
03-28
4. 数据增强：在有限的训练数据集上使用这些模型，可以生成更多的合成图像，提高模型的泛化能力。 五、项目结构 在"pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master"的代码库中，包含了以下关键文件和目录： 1. datasets：...
MATLAB环境下生成对抗网络(GAN)系列应用：从对抗自编码器到Pix-to-Pix的数据增强技术
最新发布
05-18
内容概要：本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）及其多个变体（如对抗自编码器、条件生成对抗网络、Pix-to-Pix等）在MATLAB环境下的应用，特别是它们在数据增强方面的创新技术和具体实现方法。文章不仅探讨了传统图像...
MATLAB生成对抗网络系列：探索多种架构下的数据增强技术,MATLAB生成对抗网络系列（11种，对抗自编码器，辅助分类生成对抗网络，条件生成对抗网络，Pix-to-Pix等） 使用生成对抗网络GAN
02-06
MATLAB生成对抗网络系列：探索多种架构下的数据增强技术,MATLAB生成对抗网络系列（11种，对抗自编码器，辅助分类生成对抗网络，条件生成对抗网络，Pix-to-Pix等） 使用生成对抗网络GAN提取原数据集特征，对抗生成新...
pix2pix（2017）：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
makabaka的博客
11-06 621
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 简述： 图像处理、图形学和视觉学中的许多问题涉及到将输入图像转换成相应的输出图像。这些问题通常用特定于应用程序的算法来处理，即使设置总是相同的:将像素映射到像素（pix to pix）。本文利用GAN网络，不仅学习了输入图像到输出图像的映射，而且还学习了训练这种映射的损...
（原）GAN之pix2pix
weixin_34248023的博客
06-12 253
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9175281.html   论文： Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf   代码： 官方project：https...
Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型
wzduang的博客
08-16 2万+
本文是文献[Image-to-image translation with conditional adversarial networks](https://arxiv.org/abs/1611.07004)的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。
GAN-生成对抗网络(Pytorch)合集(2)--pixtopix-CycleGAN
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08-07 2176
输入一个域的图片转换为另一个域的图片（白天照片转成黑夜） 如下图，输入标记图片，输出真实图片缺点就是训练集两个域的图片要一一对应，所以叫pixtopix， 网络结构有点复杂，用到了语义分割的UNET网络结构 数据集： 地址忘了，也是官方的，想起来补 代码：这里是建筑物labels to facade的例子 给动漫素描自动上色的（AI上色）移步我的kaggle https://www.kaggle.com/code/jiyu...
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l love CV
04-07 1万+
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Pix2Pix-基于GAN的图像翻译
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雨石
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一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD
gdymind的博客
09-14 6万+
本文翻译、总结自朱俊伟的线上报告，主要讲了如何用机器学习生成图片。 来源：Games2018 Webinar 64期 ：Siggraph 2018优秀博士论文报告 人员信息 主讲嘉宾 姓名：朱俊彦（Jun-Yan Zhu） 现状：麻省理工学院博士后（PostDoc at MIT），计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial In...
pix2pix论文详解pix2pix:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
祥瑞的技术博客
04-09 2万+
目的：CVPR 2017论文pix2pix，在image2image的任务之中具有很好的效果。我们需要详细解析此论文，搞懂其中的原理。 项目地址：https://phillipi.github.io/pix2pix/ 论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.07004 目录 一、概览及基础 1.1 效果概览 1.2 传统GAN原理 1.3 GAN分类 二、方...
生成对抗网络(GAN)的变体pix2pix思想
qq_41559533的博客
11-08 3876
1.概述 pixtopix 是对抗生成网络的一种变体，它的结构类似于CGAN，但又有别于CGAN。先来说一下它能做哪些事情，顾名思义就是将一张图片转成另一张图片（千万不要理解成像素变像素啊），或者说将一个场景转换成另一场景。pixtopix 能做的事情有很多，比如说将素描画轮廓转换成图片，将黑夜场景转换成白天场景，自动上色，超分辨率等等。 ...
Microsoft Windows [版本 10.0.26100.3476] (c) Microsoft Corporation。保留所有权利。 E:\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master>python train.py --dataroot datasets/E:\horse2zebra\horse2zebra --name zehorse --model cycle_gan Traceback (most recent call last): File "E:\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\train.py", line 25, in <module> from util.visualizer import Visualizer File "E:\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\util\visualizer.py", line 6, in <module> from . import util, html File "E:\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-master\util\html.py", line 1, in <module> import dominate ModuleNotFoundError: No module named 'dominate'
04-03
<think>嗯，用户遇到了一个错误，执行训练命令时提示缺少dominate模块。首先，我需要确认错误信息的具体内容。根据用户提供的日志，错误发生在导入dominate模块时，显示ModuleNotFoundError: No module named 'dominate'。这说明Python环境中没有安装dominate这个包。 接下来，我需要回忆CycleGAN的依赖库。常见的依赖包括PyTorch、torchvision、visdom，还有dominate。用户可能没有安装dominate，或者在安装时遗漏了。另外，用户可能按照之前的建议安装了部分依赖，但可能漏掉了dominate。 然后，检查用户执行的命令是否正确。用户的dataroot参数路径是datasets/E:\horse2zebra\horse2zebra，这看起来有问题，因为路径中的E盘路径可能被错误拼接。正确的应该是--dataroot E:\horse2zebra，或者确保路径正确。不过当前错误是模块缺失，所以路径问题可能不是当前的主要问题，但之后需要提醒用户注意路径的正确性。 然后，考虑用户的环境是否正确。用户使用的是Windows系统，可能用pip安装时需要注意权限或者环境变量。需要建议用户安装dominate，使用pip install dominate。另外，用户可能没有激活正确的虚拟环境，导致安装的包不在当前环境中。需要提醒用户检查是否在正确的Python环境中安装了依赖。 此外，用户之前可能成功安装了其他依赖如torch，但可能遗漏了dominate。需要明确告诉用户安装该包的命令，并确认安装后再次运行命令。同时，可能存在的其他依赖如visdom也需要确认是否安装，但当前错误是dominate缺失，先解决这个。 最后，如果用户安装后仍然有问题，可能需要考虑路径中的转义字符问题，比如Windows路径中的反斜杠可能需要转义，或者使用正斜杠。用户当前的dataroot参数中的路径可能存在问题，需要检查是否正确。但当前首要解决的是dominate模块的问题，安装后再处理路径问题。</think>### **错误原因分析** 你遇到的错误 **`ModuleNotFoundError: No module named 'dominate'`** 是因为缺少 Python 依赖库 **`dominate`**。这是 CycleGAN/Pix2Pix 官方代码库的必备依赖，用于生成训练过程中的 HTML 可视化页面。 --- ### **逐步解决方案** #### **1. 安装缺失的依赖库** 在终端中运行以下命令安装 `dominate`： ```bash pip install dominate ``` #### **2. 补充安装其他可能缺失的依赖** CycleGAN/Pix2Pix 官方实现需要以下关键依赖： ```bash pip install torch torchvision torchaudio visdom dominate imageio scikit-image ``` #### **3. 修复数据集路径问题** 你当前的 `--dataroot` 参数路径 **`datasets/E:\horse2zebra\horse2zebra`** 存在语法错误（混合使用了相对路径和绝对路径）。根据你的实际路径，应改为以下两种形式之一： - **绝对路径**（推荐）： ```bash python train.py \ --dataroot E:\horse2zebra\horse2zebra \ # 直接指向数据集根目录 --name zehorse \ --model cycle_gan ``` - **相对路径**（确保当前工作目录正确）： ```bash python train.py \ --dataroot datasets/horse2zebra \ # 假设数据集在项目下的datasets/horse2zebra --name zehorse \ --model cycle_gan ``` #### **4. 验证数据集结构** 确保数据集目录符合 CycleGAN 要求： ``` E:\horse2zebra\horse2zebra ├── trainA/ # 马（源域）的训练图像 ├── trainB/ # 斑马（目标域）的训练图像 ├── testA/ # （可选）测试用的马图像 └── testB/ # （可选）测试用的斑马图像 ``` #### **5. 重新启动训练** 完成上述步骤后，再次运行命令： ```bash python train.py --dataroot E:\horse2zebra\horse2zebra --name zehorse --model cycle_gan ``` --- ### **常见问题扩展** #### **1. 如果安装依赖后仍报错** - **可能原因**：未在正确的 Python 环境中安装依赖（例如使用了系统Python而非虚拟环境）。 - **解决方案**： 1. 创建并激活虚拟环境： ```bash python -m venv myenv myenv\Scripts\activate # Windows ``` 2. 在虚拟环境中重新安装依赖： ```bash pip install dominate torch torchvision visdom ``` #### **2. 路径中斜杠方向问题** - **Windows 特性**：路径中的反斜杠 `\` 在命令行中可能被误解析，建议： - 使用正斜杠 `/`：`--dataroot E:/horse2zebra/horse2zebra` - 或转义反斜杠：`--dataroot E:\\horse2zebra\\horse2zebra` --- ### **验证安装成功的简单方法** 在 Python 交互环境中测试导入： ```python import dominate # 无报错则说明安装成功 from dominate.tags import div, img print("dominate 已正确安装") ``` --- ### **关键注意事项** 1. **显存不足问题**： 如果后续出现 **`CUDA out of memory`**，尝试减小批量大小： ```bash python train.py ... --batch_size 1 ``` 2. **可视化监控**： - 启动 `visdom` 服务（需提前安装）： ```bash python -m visdom.server -port 8097 ``` - 浏览器访问 `http://localhost:8097` 查看训练损失和生成效果。 --- 通过以上步骤，你应该能够解决依赖缺失和路径配置问题。如果仍有其他错误，请提供完整日志以便进一步分析！
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