基于DCGAN 的图像修复在tensorflow中 inpainting based on DCGAN intensorflow ---运行代码实现结果演示

最新推荐文章于 2025-04-07 08:43:24 发布
最新推荐文章于 2025-04-07 08:43:24 发布
阅读量3.4k 收藏 11
点赞数
分类专栏： tensorflow 文章标签： GANs tensorflow inpainting 图像修复
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37665577/article/details/80662166
版权

tensorboard 示意图



在pycharm 中环境是Python3.0，tensorflow1.8.0


先训练DCGAN生成人脸

用openface对CelebA中的图像剪切


我是Windows，用docker实现的，具体可以看我博文


用了很久很久很久


开始训练，输出的结果，在CPU中跑啊跑啊，心疼surface




我训练的次数非常少，因为时间不够，修复效果很不好


你能看出原图是谁吗？

------吴彦祖，，，，，哈哈哈

基于GAN的图像修复
03-21
一种基于GAN对抗神经网络的图像修复算法，使用CELE-A作训练数据，采用随机掩膜MASK来损坏图片
毕业设计 基于深度学习的图像修复算法 DCGAN
m0_12378的博客
06-24 3010
毕业设计 基于深度学习的图像修复算法 DCGAN
毕业设计项目 基于深度学习的图像修复算法 DCGAN
最新发布
mabile123444的博客
04-07 913
今天学长向大家分享一个毕业设计项目基于深度学习的图像修复算法 DCGAN🧿 项目分享:见文末!生成对抗网络其实两个网络互相博弈，最终达到纳什均衡。这两个网络一个是生成器网络，它的目标接受随机噪声，不断训练生成假图片，为了方便叙述把生成假图片的函数记作G(z)。
Python-利用TensorFlow中的深度学习进行图像修复
08-11
利用TensorFlow中的深度学习进行图像修复
[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(下）
weixin_34396103的博客
12-22 805
这是本文的最后一部分内容了，前两部分内容的文章： [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上） [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中） 以及原文的地址： bamos.github.io/2016/08/09/… 最后一部分的目录如下： 第三步：为图像修复寻找最佳的假图片 利用 DCGANs 实现图像修复 [ML-Heav...
[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中）
weixin_34085658的博客
12-16 634
上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待，通过这个思路来开始进行图像的修复。 这篇文章将继续介绍原文的第二部分，利用对抗生成网络来快速生成假图片。目录如下： 第二步：快速生成假的图片 从未知的概率分布中学习生成新的样本 [ML-He...
基于 tensorflow 和DCGAN图像修复功能的实现
05-18
代码实现方面，项目"DCGAN-inpainting-master"很可能包含了以下文件： - `main.py`：主程序，负责加载数据、构建模型、设置超参数和运行训练循环。 - `dcgan.py`：定义DCGAN模型的类，包括生成器和判别器的架构。 - ...
AOT-GAN-for-Inpainting:用于高分辨率图像修补的AOT-GAN（图像修补的代码库）
04-07
AOT-GAN用于高分辨率图像修复 | AOT-GAN：用于高分辨率图像修复的聚合上下文转换，，，。 引文 如果我们的论文和代码中的任何...尽管取得了一些令人鼓舞的结果，但是对于现有的图像修复方法来填充高分辨率图像（例如5
collaborative-image-inpainting:图像修复协同采样的Tensorflow实现
03-10
在这项工作中，我们想进行实验，以提高的修复图像的质量。 作者 蒂维·莫蒂尼埃拉（Thevie Mortiniera） 在FASHION-MNIST上绘画 视觉结果 通过定位损坏的区域来进行图像修复的采样结果。 （顶部）带有蒙版区域的...
如何在TensorFlow中用深度学习修复图像?
01-27
在TensorFlow中使用深度学习修复图像，主要是通过深度卷积生成对抗网络(DCGAN, Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)实现的。DCGAN是一种用于生成图像的深度学习模型，尤其适用于图像修复、内容自动...
generative-inpainting-pytorch:PyTorch重新实现具有上下文注意的纸张生成图像修复（https
05-24
该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到...
DCGAN人脸生成项目
04-21
DCGAN人脸生成项目。
毕设开源 基于深度学习的图像修复算法 DCGAN
m0_76217654的博客
09-19 960
今天学长向大家分享一个毕业设计项目基于深度学习的图像修复算法 DCGAN🧿 项目分享:见文末!生成对抗网络其实两个网络互相博弈，最终达到纳什均衡。这两个网络一个是生成器网络，它的目标接受随机噪声，不断训练生成假图片，为了方便叙述把生成假图片的函数记作G(z)。
基于TensorFlow2.x框架实现的DCGAN模型
zzp20031120的博客
04-14 692
本篇代码介绍了如何使用tensorflow2搭建深度卷积生成对抗网络（DCGAN）来生成人脸图片。本文介绍了如何构建生成器和判别器的神经网络，以及如何计算生成器和判别器的损失函数。此外，本文还介绍了如何训练模型，包括如何使用Adam优化器来更新生成器和判别器的权重，以及如何计算生成器和判别器的准确率和损失函数，并将其记录在TensorBoard日志中。最后，本文展示了如何使用训练好的模型来生成新的人脸图片。
[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）
weixin_33738982的博客
12-10 1319
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是神经网络，即全连接网络，而 DCGAN 则是换成卷积神经网络（CNNs）了，这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力，更...
GAN在图像修复中的应用实践
AI天才研究院
04-03 969
GAN在图像修复中的应用实践 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 图像修复是一个广泛应用且极具挑战性的计算机视觉领域。它的目标是利用已有的信息来恢复或重建图像中损坏或丢失的部分。这在很多实际应用场景中都非常有用,比如照片修复、视频修复、医疗成像修复等。 传
深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉 计算机竞赛
Mr.D学长
11-22 1553
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学图像修复算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿内容识别填充(译注: Content-aware fill ,是 photoshop的一个功能)是一个强大的工具，设计师和摄影师可以用它来填充图片中不想要的部分或者缺失的部分。在填充图片的缺失或损坏的部分时，图像补全和修复是两种密切相关的技术。有很多方法可以实现内容识别填充，图像补全和修复。
计算机竞赛 深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉
Mr.D学长
09-27 931
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学图像修复算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿内容识别填充(译注: Content-aware fill ,是 photoshop的一个功能)是一个强大的工具，设计师和摄影师可以用它来填充图片中不想要的部分或者缺失的部分。在填充图片的缺失或损坏的部分时，图像补全和修复是两种密切相关的技术。有很多方法可以实现内容识别填充，图像补全和修复。
评论 12
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