春天到了

空气清新,温度适宜,是学习的好季节。

应该抽出时间看书了。

### 图像风格迁移中的据集选择 对于图像风格迁移任务,尤其是针对季节变化如从春天到夏的风格转换,通常需要特定领域内的成对或多域未配对的据集来训练模型。这类据集应当包含不同季节下的同一场景或相似场景的照片,以便于模型学习两个分布之间的映射关系。 目前公开可用的相关据集较少见专门标注为春夏秋冬四季变换的据集合。然而,可以考虑使用一些通用的大规模自然景观图片库,并通过筛选获取适合的任务样本。例如Flicker网站上的Creative Commons许可照片或是其他开源平台提供的风景照资源[^1]。 为了实现更加精确的效果,还可以构建自定义的小型专用据集。这可以通过收集来自互联网的各种春季和夏季景色图象并整理成对的方式完成。每一对应的一组图像应该尽可能保持背景一致仅存在明显的季节特征差异,从而帮助GAN更好地理解如何调整色彩、光影等因素来进行有效的跨季转变处理[^3]。 ```python import os from PIL import Image import numpy as np def load_image_pairs(directory, season_from='spring', season_to='summer'): """加载指定目录下按文件夹分类存储的不同季节图像对""" images = [] labels = [] from_path = os.path.join(directory, season_from) to_path = os.path.join(directory, season_to) files = set([f.split('.')[0] for f in os.listdir(from_path)]) & \ set([f.split('.')[0] for f in os.listdir(to_path)]) for file_name in files: img_from = Image.open(os.path.join(from_path, '{}.jpg'.format(file_name))) img_to = Image.open(os.path.join(to_path, '{}.jpg'.format(file_name))) images.append((img_from, img_to)) labels.append((season_from, season_to)) return images, labels ```
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