tensorflow2_pix2pix

该博客介绍了使用TensorFlow2实现pix2pix的详细过程,包括数据准备、代码结构、生成器和鉴别器的构建,以及损失函数的定义。读者可以参考作者的GitHub获取完整代码和预处理方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.主体部分
详细代码见我的github
数据可从http://cmp.felk.cvut.cz/~tylecr1/facade/上下载
下载完后放到dataset里面即可
导入相应的包

import numpy as np
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.initializers import RandomNormal, Zeros
from tensorflow.keras.layers import Input, ZeroPadding2D, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Dropout, Add, Conv2DTranspose, \
    LeakyReLU, Concatenate
debug = True
image_source_dir = './dataset/facades/'
direction = 'b2a'
input_channel = 3  # input image channels
output_channel = 3  # output image channels
lr = 0.0002
epoch = 150
crop_from = 286
image_size = 256
batch_size = 4
combined_filepath = 'best_weights.h5'
generator_filepath = 'generator.h5'
seed = 9584
imagenet_mean = np.array([0.5, 0.5, 0.5])
imagenet_std = np.array([0.5, 0.5, 0.5])

1.生成鉴别器discriminator

def get_discriminator(n_layers=4, use_sigmoid=True):
    input = Input(shape=(ima
数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要数据集是建筑物数据集,文件包含训练集和测试集,主要用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们用于图像翻译的模型训练,适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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