本文声明，转载自 一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD 仅做备份和总结使用 本文对上述文章做一个简单的总结和梳理，详细内容还请阅读原文。 GAN（Generative Adversarial Network)生成对抗学习网络： 一般来说 ...

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 ...

关于gan的流程的理解 最近再看cyclegan所以慢慢来看，最后了解了原理来跑代码就好 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 　　关于gan学习的三个重要的点：1 生成器(generator)　　2 分辨器 ...

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 ...

概述GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）是一个网络框架，它通常包括两部分，生成器（generator）和判别器（discriminator）。生成器的作用是学习真实数据的分布（或者通俗地说就是学习真实数据的特征），然后自动地生成新的数据 ...

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 目录 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 环境要求 安装 Train 用已有数据集训练 Test ...

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。这篇论文也是做image to image translation,之前已经有较为成功的网络 ...