CycleGAN学习整理

最新推荐文章于 2024-07-30 05:09:37 发布
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#tensorflow #机器学习

cycleGAN解析
Mr_health的博客
01-12 5550
前言 在上一篇博文中我们讲述了pix2pix的方法，见Pix2Pix原理解析，pix2pix的方法适用于成对数据的风格迁移，如下图左边。但是在大多数情况，对于A风格的图像，我们并没有与之相对应的B风格图像，我们所拥有的是一群处于风格A（源域）的图像和一群处于风格B（目标域）的图像，这样pix2pix2的方法就不管用了。CycleGAN的创新点在于能够在源域和目标域之间，无须建立训练数据间一对一的映射，就可实现这种迁移。 基本架构 cyclegan的原理如下图所示。整个架构结构整理如下： （1）
#萌新日志#3.使用pix2pix CycleGAN和3d CycleGAN实现T1和T2加权模态的互转
qq_45794210的博客
06-04 2908
使用pix2pix, CycleGAN和3d CycleGAN实现T1-weighted和T2-weighted模态的互转。
GAN-CycleGAN.pptx
04-26
这是一个比较详细的介绍生成对抗网络和无监督风格转换的ppt，如果大家觉得有用，可以关注我，会不定期的分享生成对抗网络方面的文章笔记或心得，希望和大家一起学习进步！
cycleGAN
weixin_45889163的博客
05-16 185
前两天阅读motion retargeting的文章中使用到了cycleGAN网络，所以看了一下原论文和代码，记录了一下笔记 解决非配对（Unpaired）问题 --> 不能找到完全一样的两种风格的图片 选用cycle结构，两个generator和两个discriminator，网络训练的目标：F(G(x))=x , G(F(y)) = y problem : G: X-->Y 非配对数据可能使结果发生变化 目的： cycle consistence eg.:E...
GAN学术分享ppt
11-27
gan的视频版的讲解(http://www.mooc.ai/open/course/301) PPT
【深度学习】从Pix2Code到CycleGAN：2017年深度学习重大研究进展全解读
产业智能官
12-24 5749
选自Statsbot作者：Eduard Tyantov机器之心编译2017 年只剩不到十天，随着 NIPS 等重要会议的结束，是时候对这一年深度学习领域的重要研究与进展进行总结了。来自机器学习创业公司的 Eduard Tyantov 最近就为我们整理了这样一份列表。想知道哪些深度学习技术即将影响我们的未来吗？本文将给你作出解答。1. 文本1.1 谷歌神经机器翻译去年，谷歌宣布上线 Google T
CycleGAN总结
wanfuchun的博客
11-06 1606
参考链接：1、2
深度有趣 | 20 CycleGAN性别转换
宏伦工作室
09-20 4066
简介 介绍可用于实现多种非配对图像翻译任务的CycleGAN模型，并完成性别转换任务 原理 和pix2pix不同，CycleGAN不需要严格配对的图片，只需要两类（domain）即可，例如一个文件夹都是苹果图片，另一个文件夹都是橘子图片 使用A和B两类图片，就可以实现A到B的翻译和B到A的翻译 论文官方网站上提供了详细的例子和介绍，https://junyanz.github.io/CycleGA...
CycleGAN 与非配对图像转换
qq_32172681的博客
06-24 2928
本文介绍CycleGAN原理以及在tensorflow中实现。 一、CycleGAN 的原理 cGAN 和对应的 pix2pix 模型，都能够解决一类“图像翻译 ”问题 。 但是 pix2pix 模型要求训练样本必须是“严格成对”的，这种样本往往比较难以获得，CycleGAN 不必使用成对样本也可以进行“图像翻译”。CycleGAN与 pix2pix的不同点在于，它可以利用不成对数据训练...
基于PyTorch设计的图像风格迁移算法CycleGAN复现.zip
02-20
整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻，如果基础还行，也可在此程序基础上进行修改，以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考，勿用于商业用途。质量优质，放心下载使用
CycleGAN网络详解
热门推荐
frighting_ing的博客
03-18 4万+
注：CycleGAN的生成器和判别器结构大家都没有去详细介绍，这里我给补充一下哦 简介 论文下载地址https://arxiv.org/abs/1703.10593 前言 CycleGan是一种实现图像风格转换功能的GAN网络。早在它出现之前就存在着Pix2Pix实现图像风格转换，但pip2pip具有很大的局限性，主要是针对两种风格图像要对应出现，而现实中很难找到一些风格不同相同图像，也能难去拍摄获得，于是CycleGan就实现这个功能，在两种类型图像之间进行转换，而不需要对应关系，非常强大和实用！！！ 这
第G6周：CycleGAN实战
lihuhelihu的博客
07-30 566
注意，在jupyter notebook中，要把cyclegan.py中的代码“opt = parser.parse_args()”修改为“opt = parser.parse_args([])”，才可以运行。CycleGAN 由左右两个 GAN 网络组成 G(AB) 负责把 A 类物体 (斑马) 转换成 B 类物体 (正常的马). G(BA) 负责把 B 类物体 (正常的马) 还原成 A 类物体 (斑马).如果想要在jupyter notebook中运行.py文件的，可以使用。%load 文件名.py。
CycleGAN的理解与应用
qq_35498453的博客
07-18 2739
CycleGAN的理解与应用论文CycleGAN原理网络准备工作训练net.pytrain_imgae_reader.pytrain.py训练过程测试test_image_reader.pyevaluate.py测试结果 论文 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks CycleGAN原理 CycleGAN的原理可以概述为：将一类图片转换为另一类图片。 共有两个样本空间 记为 X和Y，学习
CycleGAN的介绍与实现效果
qq_45710342的博客
03-24 2万+
cyclegan、pytorch、损失函数
CycleGAN算法笔记
AI之路
08-04 2万+
论文：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.10593 代码链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix CycleGAN是发表在ICCV20...
神奇的cyclegan！
f9547064141的博客
02-14 729
什么是cyclegan cyclegan在解决什么问题？ 在生成对抗网络中，有一个难点需要被关注。传统的GAN需要成对的数据训练，想要训练出一个结果，那么数据集必须要包含相对应的源域和目标域，如下图左侧： 但是获取这些成对的数据是非常困难的，为了解决这个问题，cyclegan应运而生。现在我只有源于和目标域不成对的数据，如上图右侧，那么利用cyclegan也可以做到域的转换。 原理 整个cyclegan分三大模块对应三部分损失（代码是四部分，后续再说），生成器Gab由A域生成B域，生成Gba由B域生成A
CycleGAN论文阅读总结及实现
黑条纹的白斑马的博客
08-25 3022
在cyclegan之前，对于两个域的图像进行转化，比如图像风格转换，它们的训练集图像都是成对的.而cyclegan则解决了训练图像必须成对的问题。使生成器的学习过程比image2image更像是两个图像域之间图像“翻译”。 下图分别是成对图像训练集与非成对图像训练集例子,成对图像训练时需要一一对应。 cyclegan cyclegan的网络设计思想本身不复杂。其中包含两个生成器，一个由图...
tensorflow2_CycleGan
weixin_43886213的博客
08-16 922
详细代码见这里 主体部分 导入相应的包 import numpy as np from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Add from tensorflow.keras import Input, Mo...
cyclegan-tensorflow 实验记录
qq_36340554的博客
08-14 538
cyclegan 实验过程记录 一、介绍 在实验中需要用到非监督的图像分割转换网络，在本次实验中使用cyclegan，本次实验借用github 项目：Cyclegan-tensorflow关于cyclegan的简介不在介绍。 二、实验过程 在该项目中主要包含以下文件：按照使用顺序讲解文件的作用及使用方法 1.build_data.py :将你准备的数据集转换成为tfrecords，使用方法： a、通过直接修改源文件中的以下代码段的值： tf.flags.DEFINE_string('X_input_dir'
cyclegan引入yolo
最新发布
03-28
- **模型训练**：使用CycleGAN学习两个域之间的映射关系，生成夜间风格的图像。 - **关键代码示例（PyTorch）**： ```python # 加载预训练的CycleGAN生成器 generator = Generator().eval() # 输入白天图像，...
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