原文:StarGAN论文及代码理解

StarGAN的引入是为了解决多领域间的转换问题的,之前的CycleGAN等只能解决两个领域之间的转换,那么对于含有C个领域转换而言,需要学习C C 个模型,但StarGAN仅需要学习一个,而且效果很棒,如下: 创新点:为了实现可转换到多个领域,StarGAN加入了一个域的控制信息,类似于CGAN的形式。在网络结构设计上,鉴别器不仅仅需要学习鉴别样本是否真实,还需要对真实图片判断来自哪个域。 整个 ...

2018-10-14 09:51 4 10682 推荐指数:

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starGAN代码分析

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PointNet论文理解代码分析(详解)

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Sat May 09 06:44:00 CST 2020 0 4758
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引言 介绍 目前精度高的检测器都是基于two-stage,proposal-driven机制,第一阶段生成稀疏的候选对象位置集,第二阶段使用CNN进一步将每个候选位置分为前景或者背景以及 ...

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学习语义分割反卷积网络DeconvNet 一点想法:反卷积网络就是基于FCN改进了上采样层,用到了反池化和反卷积操作,参数量2亿多,非常大,segnet把两个全连接层去掉,效果也能很好,显著减少了参 ...

Tue Apr 23 06:40:00 CST 2019 0 744
 
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