GAN生成对抗网络-PIX2PIXGAN原理与基本实现-图像09
什么是pix2pix Gan 普通的GAN接收的G部分的输入是随机向量，输出是图像 ；D部分接收的输入是图像(生成的或是真实的)，输出是对或 者错。这样G和D联手就能输出真实的图像。 对于图像翻译任务来说，它的G输入显然应该是一张图x， 输出当然也是一张图y。 不需要添加随机 ...
原文：GAN生成对抗网络-CycleGAN原理与基本实现-图像转换-10
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。它就对应着GAN中的 生成器 ，F可以将X中的 图片x转换为Y中的图片F x 。对于生成的图片，我们还需要 GAN中的 判别 ...
2020-12-22 21:04 0 402 推荐指数：
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