CycleGAN是两个集合的转换，不需要建立元素的一一映射 区别二：增加了cycle ...

CycleGAN解决了模型需要成对数据进行训练的困难。 前文说到的pix2pix，它和CycleGAN的区别在于，pix2pix模型必须要求 成对数据 （paired data），而CycleGAN利用 非成对数据 也能进行训练(unpaired data)。 CycleGAN ...

CycleGAN的原理可以概述为： 将一类图片转换成另一类图片 。也就是说，现在有两个样 本空间，X和Y，我们希望把X空间中的样本转换成Y空间中 的样本。（获取一个数据集的特征，并转化成另一个数据 集的特征） 这样来看：实际的目标就是学习从X到Y的映射。我们设这 个映射为F。它就 ...

源码地址：https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 如图所示，cycleGAN的网络结构包括两个生成器G(X->Y)和F(Y->X)，两个判别器Dx和Dy 生成器部分：网络整体上经过一个降采样然后上采样的过程，中间 ...

原文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593 背景——风格迁移 图片生成领域是GAN网络的天下，最近很多人将GAN网络应用到了图像风格迁移领域。这篇 ...

github链接： https://github.com/andrea-pilzer/unsup-stereo-depthGAN/ 笔者自己认为这篇论文提出的方法并不是特别好，类似于CycleGAN的网络结构并没有为训练效果带来好的改变。与之前的Godard等人提出的方法相比依然有差距 ...

/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/ 从这里下载代码，然后按照redeme配置环境即可 ２配置环境： ...

引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26332365 任务 这里的任务是图像到图像的翻译。如果大家看过去年一篇cvpr的论文，叫pix2pix的话，对这个任务就比较熟悉 ...