目錄 程序簡介 程序/數據集下載 圖片迭代器 Module/Collect.py 搭建SRGAN框架 Module/BuileNet.py 訓練網絡,查看效果 Main.py 程序簡介 項目調用tensorflow.keras搭建超分辨率生成對抗 ...
論文pdf 地址:https: arxiv.org pdf . v .pdf 我的實際效果 清晰度距離我的期待有距離。 顏色上面存在差距。 解決想法 增加一個顏色判別器。將顏色值反饋給生成器 srgan論文是建立在gan基礎上的,利用gan生成式對抗網絡,將圖片重構為高清分辨率的圖片。 github上有開源的srgan項目。由於開源者,開發時考慮的問題更豐富,技巧更為高明,導致其代碼都比較難以閱讀 ...
2018-11-27 16:36 0 1225 推薦指數:
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在Auto-encoder中,input data通過一個encoder神經網絡得到一個維度的較低的向量,稱這個向量為code,code經過一個decoder神經網絡后輸出一個output data。 encoder 網絡的作用是用來發現給定數據的壓縮表示。decoder網絡使原始輸入的盡可 ...
用ppt做海報,導出圖片的時候,發現導出的圖片的分辨率只有96ppi,清晰度不太好。 怎么能這樣呢! 網上搜了一下,發現微軟提供了一個修改注冊表的方法,點擊這里訪問。不過那里講的最新只有2010,我的是2016版本的,按照上面說的做,發現沒用。 找找其他辦法吧。付費軟件PPtools,好像 ...
點擊運行,運行過程中,可以看到,生成的每個圖片對應行對應列都是一樣的數字,這是因為我們加了條件約束;采 ...
前面我們用 TensorFlow 寫了簡單的 cifar10 分類的代碼,得到還不錯的結果,下面我們來研究一下生成式對抗網絡 GAN,並且用 TensorFlow 代碼實現。 自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets ...
GAN的定義 GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分布,用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同,使用兩個內置模型以“對抗”的方式來使學習分布不斷接近輸入樣本分布。兩個模型一個是生成模型(Generative model),用來生成樣本;另一個是判別模型 ...
通過GAN生成式對抗網絡,產生mnist數據 引入包,數據約定等 GAN對象結構 生成器函數 對隨機值z(維度為1,100),進行包裝,偽造,產生偽造數據。 包裝過程概括為:全連接->reshape->反卷積 包裝過程中使用了batch_normalization ...
代碼實現 當初學習時,主要學習的這個博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,寫的挺好的。 本文目的,用GAN實現最簡單的例子,幫助認識GAN算法。 2. 真實數據集,我們要通過GAN學習這個數據集,然后生成和他分布規則一樣的數據集 ...