原文:GAN的流程-cyclegan為例

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 下載代碼: https: github.com junyanz pytorch CycleGAN and pix pix 從這里下載代碼,然后按照redeme配置環境即可 配置環境: python . torch必 ...

2019-04-08 16:04 0 1133 推薦指數:

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GAN與pix2pix,CycleGAN,pix2pixHD關系淺談

本文聲明,轉載自 一文讀懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD 僅做備份和總結使用 本文對上述文章做一個簡單的總結和梳理,詳細內容還請閱讀原文。 GAN(Generative Adversarial Network)生成對抗學習網絡: 一般來說 ...

Mon Mar 25 06:47:00 CST 2019 0 1149
CycleGAN

CycleGAN解決了模型需要成對數據進行訓練的困難。 前文說到的pix2pix,它和CycleGAN的區別在於,pix2pix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 ...

Wed Sep 27 02:55:00 CST 2017 0 7338
關於gan流程理解

關於gan流程的理解 最近再看cyclegan所以慢慢來看,最后了解了原理來跑代碼就好 -----------------------------------------------------   關於gan學習的三個重要的點:1 生成器(generator)  2 分辨器 ...

Fri Mar 29 22:24:00 CST 2019 0 2142
GAN生成對抗網絡-CycleGAN原理與基本實現-圖像轉換-10

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。(獲取一個數據集的特征,並轉化成另一個數據 集的特征) 這樣來看:實際的目標就是學習從X到Y的映射。我們設這 個映射為F。它就 ...

Wed Dec 23 05:04:00 CST 2020 0 402
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
CycleGAN 配置及其實現

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 ...

Thu Aug 23 18:30:00 CST 2018 0 760
【源碼解讀】cycleGAN(一):網絡

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 ...

Tue Nov 19 18:59:00 CST 2019 0 1225
CycleGan論文筆記

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。這篇論文也是做image to image translation,之前已經有較為成功的網絡 ...

Sat Oct 20 05:10:00 CST 2018 0 18590
 
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