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

深度有趣 | 20 CycleGAN性别转换
宏伦工作室
09-20 4039
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...
学会CycleGAN进行风格迁移，实现自定义滤镜(1)
u010508150的博客
04-22 319
份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。**[外链图片转存中…(img-wPTtG84u-1713779932347)][外链图片转存中…(img-uApE6yng-1713779932348)][外链图片转存中…(img-181L85PV-1713779932349)][外链图片转存中…(img-i8ROdQcz-1713779932349)]
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
05-16 167
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 5684
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 1581
参考链接：1、2
CycleGAN 与非配对图像转换
qq_32172681的博客
06-24 2851
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，...
第G6周：CycleGAN实战
lihuhelihu的博客
07-30 511
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详解与实现（采用tensorflow2，2024年最新面试看这个就够了
2301_78399616的博客
04-09 3453
如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费。
CycleGAN的理解与应用
qq_35498453的博客
07-18 2612
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
热门推荐
qq_45710342的博客
03-24 2万+
cyclegan、pytorch、损失函数
神奇的cyclegan！
f9547064141的博客
02-14 699
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简介及使用
DRACOYU的博客
03-20 1万+
近期在看相关论文时，在论文中发现了这个好玩的一个深度学习GAN的模型， 回顾GAN 传统的GAN是单向的，网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）两部分组成。 假设两个数据域分别为X,Y。G 负责把X域中的数据拿过来拼命地模仿成真实数据并把它们藏在真实数据中让D猜不出来，而 D 就拼命地要把伪造数据和真实数据分开。经过二者的博弈以后，G 的伪造技术越来越厉害...
pytorch cycleGAN代码学习1
fly
07-27 1万+
一. 新的东西 p.s :很多架构都和之前一样，就举些不同的 1. ReplayBuffer() # Buffers of previously generated samples fake_A_buffer = ReplayBuffer() fake_B_buffer = ReplayBuffer() 这是什么？？看看utils.py中的 class ReplayBuffer...
【GAN】CycleGAN学习--流程讲解
mjiansun的专栏
08-22 3434
本博客讲解代码网址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/tree/master/implementations/cyclegan 官方源码：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 官方源码和本博客讲解代码思路一致，本篇博客主要讲解整个流程。 但如果研究的话，推荐...
CycleGAN（四）inference过程与model定义
祥瑞的技术博客
04-01 4160
背景：我们需要搞懂cycleGAN如何对已有图片进行inference 目录 一、嵌套位置 1.1 调用位置 1.2 inference调用的函数 二、前馈运算 2.1 forward 2.2 实验结果及解释 三、模型 3.1 模型定义 3.2 定义loss 3.3 模型结构 一、嵌套位置 1.1 调用位置 test.py之中，很容易看到调用inference的部分...
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