目录 程序简介 程序/数据集下载 图片迭代器 Module/Collect.py 搭建SRGAN框架 Module/BuileNet.py 训练网络,查看效果 Main.py 程序简介 项目调用tensorflow.keras搭建超分辨率生成对抗 ...
论文pdf 地址:https: arxiv.org pdf . v .pdf 我的实际效果 清晰度距离我的期待有距离。 颜色上面存在差距。 解决想法 增加一个颜色判别器。将颜色值反馈给生成器 srgan论文是建立在gan基础上的,利用gan生成式对抗网络,将图片重构为高清分辨率的图片。 github上有开源的srgan项目。由于开源者,开发时考虑的问题更丰富,技巧更为高明,导致其代码都比较难以阅读 ...
2018-11-27 16:36 0 1225 推荐指数:
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在Auto-encoder中,input data通过一个encoder神经网络得到一个维度的较低的向量,称这个向量为code,code经过一个decoder神经网络后输出一个output data。 encoder 网络的作用是用来发现给定数据的压缩表示。decoder网络使原始输入的尽可 ...
用ppt做海报,导出图片的时候,发现导出的图片的分辨率只有96ppi,清晰度不太好。 怎么能这样呢! 网上搜了一下,发现微软提供了一个修改注册表的方法,点击这里访问。不过那里讲的最新只有2010,我的是2016版本的,按照上面说的做,发现没用。 找找其他办法吧。付费软件PPtools,好像 ...
点击运行,运行过程中,可以看到,生成的每个图片对应行对应列都是一样的数字,这是因为我们加了条件约束;采 ...
前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现。 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets ...
GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布,用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同,使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型(Generative model),用来生成样本;另一个是判别模型 ...
通过GAN生成式对抗网络,产生mnist数据 引入包,数据约定等 GAN对象结构 生成器函数 对随机值z(维度为1,100),进行包装,伪造,产生伪造数据。 包装过程概括为:全连接->reshape->反卷积 包装过程中使用了batch_normalization ...
代码实现 当初学习时,主要学习的这个博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,写的挺好的。 本文目的,用GAN实现最简单的例子,帮助认识GAN算法。 2. 真实数据集,我们要通过GAN学习这个数据集,然后生成和他分布规则一样的数据集 ...