pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 目錄 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 環境要求 安裝 Train 用已有數據集訓練 Test ...
CycleGAN解決了模型需要成對數據進行訓練的困難。 前文說到的pix pix,它和CycleGAN的區別在於,pix pix模型必須要求成對數據 paired data ,而CycleGAN利用非成對數據也能進行訓練 unpaired data 。 CycleGAN的原理可以概述為:將一類圖片轉換成另一類圖片。也就是說,現在有兩個樣本空間,X和Y,我們希望把X空間中的樣本轉換成Y空間中的樣本 ...
2017-09-26 18:55 0 7338 推薦指數:
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 目錄 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 環境要求 安裝 Train 用已有數據集訓練 Test ...
源碼地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 如圖所示,cycleGAN的網絡結構包括兩個生成器G(X->Y)和F(Y->X),兩個判別器Dx和Dy 生成器部分:網絡整體上經過一個降采樣然后上采樣的過程,中間 ...
原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 背景——風格遷移 圖片生成領域是GAN網絡的天下,最近很多人將GAN網絡應用到了圖像風格遷移領域。這篇 ...
在關於原理里面已經講了adversial 這個東西的原理以及流程, 這個算法本身沒什么吸引,美妙的地方在於他的訓練流程! 這個篇章着重講如何跑通一個GAN的代碼---這里特指cyclegan 1 下載代碼: https://github.com/junyanz ...
引自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26332365 任務 這里的任務是圖像到圖像的翻譯。如果大家看過去年一篇cvpr的論文,叫pix2pix的話,對這個任務就比較熟悉 ...
源碼地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 訓練的代碼見於train.py,首先定義好網絡,兩個生成器A2B, B2A和兩個判別器A, B,以及對應的優化器(優化器的設置保證了只更新生成器或判別器,不會互相影響 ...
CycleGAN是兩個集合的轉換,不需要建立元素的一一映射 區別二:增加了cycle ...
github鏈接: https://github.com/andrea-pilzer/unsup-stereo-depthGAN/ 筆者自己認為這篇論文提出的方法並不是特別好,類似於CycleGAN的網絡結構並沒有為訓練效果帶來好的改變。與之前的Godard等人提出的方法相比依然有差距 ...