007CycleGAN_风格迁移+qt界面

原创 已于 2023-08-20 18:57:32 修改 · 133 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #深度学习 #pytorch

于 2023-03-16 21:09:38 首次发布
该文章展示了使用CyclegAN进行图像风格转换的流程，包括数据集的使用、模型训练以及通过PyQT界面实现的可视化选择图片进行风格变换。用户可以在B站找到详细的demo和操作演示。
部署运行你感兴趣的模型镜像

直接上效果图

demo仓库和操作演示可以看b站：

b站主页找007期：

​​​​​​​到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

代码文件展示

其中data文件夹下是数据集文件，这里是黄马文件夹和斑马文件夹，运行01train_cyclegan.py进行训练，得到的模型存在weights文件夹下。

运行02pyqt界面.py是可视化界面可以选择要风格变换的图片，调用训练好的模型进行识别。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

[教学]cyclegan风格迁移+qt界面
分享知识
05-22 635
完整代码下载地址： cyclegan风格迁移+qt界面-深度学习文档类资源-优快云下载本套代码的运行环境是python+pytorchCsdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客更多下载资源、学习资料请访问优快云下载频道.https://download.youkuaiyun.com/download/qq_34904125/85436573 演示效果： 代码属于简单易上手代码，环境安装好即可直接使用。 整个代码如下： 01demo是直接训练使用的， 02demo是用于qt界面的.
CycleGAN_风格迁移+qt界面
huaxiahghj的博客
09-04 217
这意味着输入一个图像到模型中进行转换后再转回原始域，应该能够恢复原始图像，从而保持图像之间的一致性。生成器负责将一个域中的图像转换成另一个域中的图像，而判别器则负责区分生成的图像和真实图像。CycleGAN是一种用于图像转换的深度学习模型，它能够将一个域中的图像转换成另一个域中的图像。具体而言，CycleGAN可以在两个不同的图像域之间进行无监督的图像转换，例如将马的图像转换成斑马的图像。它为无监督的图像转换提供了一种有效的解决方案，使得我们能够在不需要配对训练数据的情况下进行域间图像转换。
132基于深度学习的识别+Qt界面之叶子疾病检测
GBFGDSFSDD的博客
02-29 2168
运行02train.py可以将txt的训练集和验证集读取，训练好的模型也保存在logs文件夹下，同时提供了11种模型可以任意的切换：alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、Re。
007CycleGAN风格变化
bbfbdfbfghfh的博客
09-11 147
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。CycleGAN是一种用于图像转换的深度学习模型，它能够将一个域中的图像转换成另一个域中的图像。具体而言，CycleGAN可以在两个不同的图像域之间进行无监督的图像转换，例如将马的图像转换成斑马的图像。
038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面
cvdffdgfgh的博客
04-20 1460
'080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。'083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
基于CS架构的鸿蒙应用|图片风格样式迁移程序
Ailovejinx的博客
05-24 1459
本项目基于CS架构，利用Java语言，在鸿蒙开发工具DevEco Studio中开发了一款能够进行图片风格样式迁移的程序，实现对图片添加山水画风格滤镜和梵高风格滤镜的功能。本项目最终可以部署在实机上进行使用。 1总体设计 图片风格样式迁移是一项利用另一图像的样式重建图像的技术。在该领域内，实现风格迁移的算法有很多，如使用CNN、GAN来生成艺术风格的图像等。Jun-Yan Zhu等人在文献[1]中提出一种利用CycleGAN网络进行图片样式迁移的方法。该方法的优点在于，利用CycleGAN能够实现无配.
011汉字识别crnn_qt界面
vfdsfsdfss的博客
03-29 1127
084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Sh。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise')
139不用安装环境即可训练中药饮片数据集+识别检测
bcbdfgdgsgdh的博客
05-21 665
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。不过这里都是cpu训练环境，支持Windows下的无环境安装运行，如果是其他像linux系统或mac系统的，就需要在自己电脑上安装环境，而不能用我这个给你已经弄好的python文件夹里面的环境了。
005基于传统检测算法hog+svm实现图像多分类
bcbdfgdgsgdh的博客
05-22 2474
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等。056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score。
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 768
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
最新发布
视觉算法小趴菜的博客
11-29 151
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 562
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1411
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 681
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 373
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 621
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Java进阶：IO大全
2509_94083202的博客
11-29 585
抽象类是表示字节输出流的所有类的超类，将指定的字节信息写出到目的地。它定义了字节输出流的基本共性功能方法。类是OutputStream类的子类,用来表示是文件输出流，用于将数据写出到文件。抽象类是表示字节输入流的所有类的超类，可以读取字节信息到内存中。它定义了字节输入流的基本共性功能方法。类是InputStream类的子类 , 用来表示文件输入流，从文件中读取字节。抽象类是表示用于读取字符流的所有类的超类，可以读取字符信息到内存中。它定义了字符输入流的基本共性功能方法。类是读取字符文件的便利类。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 334
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
利用CycleGAN技术手写汉字风格迁移生成
尽管CycleGAN技术在图像风格迁移方面取得了显著的成果，但在手写汉字生成上仍面临诸多挑战。例如，汉字的结构比一般的图像更加复杂，且每个字之间不存在重复的模式，这要求模型具备更高的抽象能力。同时，模型需要...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值