CGAN 第4页

李弘毅老师GAN笔记（二），Conditional GAN

taoyafan·2020-08-18 16:23

好像还挺好玩的GAN3——Keras搭建CGAN给生成结果贴上标签

好像还挺好玩的GAN3——Keras搭建CGAN给生成结果贴上标签学习前言什么是CGAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码学习前言我又死了我又死了我又死了

Bubbliiiing·2020-08-17 17:42

深度有趣 | 17 CGAN和ACGAN

简介介绍CGAN和ACGAN的原理，通过引入额外的Condition来控制生成的图片，并在DCGAN和WGAN的基础上进行实现CGAN原理样本x可以包含一些属性，或者说条件，记作y例如MNIST中每张图片对应的数字可以是

weixin_34273046·2020-08-17 16:02

AcGan论文解读及Keras实现

新的网络结构本文主要介绍了一种CGan的变种，其带有额外的辅助分类器，称之为AcGan。主体网络结构仍然是生成器G和判别器D，只是G的输入除了随机噪声z之外还有类别信息c

木易依·2020-08-17 11:29

【飞桨】【论文复现】StarGAN v2学习笔记

/arxiv.org/abs/1912.01865前置论文复现营课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/13401.cgan

ers1245·2020-08-17 00:57

深度学习入门（三）构建简单的两层神经网络

25天看完了吴恩达的机器学习以及《深度学习入门》和《tensorflow实战》两本书，吴恩达的学习课程只学了理论知识，另外两本书的代码自己敲了一遍，感觉过的太快，趁着跑cGAN的时间把两本书的知识点总结下

得克特·2020-08-16 09:23

ContionalGAN

arxiv.org/abs/1411.1784生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标不明确，可控性不强针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题，MehdiMirza等人提出了cGAN

Major_s·2020-08-16 01:42

GAN学习笔记（二）——LAPGAN

DeepGenerativeImageModelsusingaLaplacianPyramidofAdversarialNetworks论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751LAPGAN是建立在GAN和CGAN

天岚1993_量产机·2020-08-14 07:56

GAN、CGAN、DCGAN、Cycle GAN、SAGAN、WGAN、StarGAN

交替训练G（Generator）和D(Discriminator),D加梯度，G减梯度简单讲一下上面两个公式，m指样本个数，从评价函数出发：第一个公式，更新的是D的w（）第二个公式，更新的是G的w（）CGAN

北落师门XY·2020-08-07 21:59

深度有趣 | 19 pix2pix图像翻译

简介介绍基于CGAN的pix2pix模型，可用于实现多种配对图像翻译任务原理配对图像翻译包括很多应用场景，输入和输出都是图片且尺寸相同街道标注，街道实景楼房标注，楼房实景黑白图片，上色图片卫星地图，简易地图白天

weixin_33795743·2020-08-07 20:34

生成对抗网络(GAN)的变体pix2pix思想

1.概述pix2pix是对抗生成网络的一种变体，它的结构类似于CGAN，但又有别于CGAN。

一蓑烟雨任平生yu·2020-08-07 17:39

生成对抗网络(二)——cGAN

cGAN=conditionalGAN也是最基础的GAN模型，和GAN原文同时发表在NIPS2014上面。事实上，cGAN在GAN的基础上并没有做很大的改动，下文会主要分析一下cGAN的改动。

木盏·2020-08-07 14:17

详解GAN代码之搭建并详解CGAN代码

CGAN是ConditionalGenerativeAdversarialNets的缩写，也称为条件生成对抗网络。

DemonHunter211·2020-08-07 14:42

李宏毅GAN学习（二）CGAN

CGAN：ConditionalGAN如果用手写0123456789那个数据集训练原始GAN，最终生成器生成的是0123456789，无法只产生具体的数字，比如0。

古月光军001·2020-08-07 11:40

GAN，DCGAN，cGAN，pix2pix，CycleGAN,原理简单理解

GANGAN，GenerativeAdversarialNetworks,意为对抗生成网络，原始的GAN是一种无监督学习方法，通过使用‘对抗’的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以全新的数据样本。GAN原理我们可以把GAN理解为一个生成数据的工具，实际GAN可以应用到任何类型的数据。GAN包括连个网络，生成网络G（Generrater）和判别网络D（Discriminator）。G负责生成图片

朱小丰·2020-08-07 11:26

CGAN（条件生成-对抗网络）简述教程

一直以来提醒自己说，你要坚持，要坚持，要坚持更新，坚持读paper，要是现在都坚持不下去，还有将近五年该怎么办呐。所幸，我还是有底线的，在今天抽了一个下午，看了看论文，跑了跑代码，过程谈不上舒服，也谈不上艰辛，但是终究是有收获的。记录一下今天的收获今天看的这篇论文其实很简单，名字叫《ConditionalGenerativeAdversarialNets》，简单来说就是条件生成-对抗网络。那么何为

super多多·2020-08-07 11:54

DL之pix2pix(cGAN)之AC：基于pix2pix(cGAN)模型实现对图像实现Auto Color自动上色技术—daidingdaiding

DL之pix2pix(cGAN)之AC：基于pix2pix(cGAN)模型实现对图像实现AutoColor自动上色技术—daidingdaiding目录pix2pix模型输出结果1、六种风格应用2、动态生成

一个处女座的程序猿·2020-08-07 10:14

DL之pix2pix(cGAN)之AC：基于pix2pix(cGAN)模型实现对图像实现Auto Color自动上色技术

DL之pix2pix(cGAN)之AC：基于pix2pix(cGAN)模型实现对图像实现AutoColor自动上色技术目录pix2pix模型输出结果1、六种风格应用2、动态生成pix2pix模型实现算法的论文

一个处女座的程序猿·2020-08-07 10:14

cGAN和pix2pix

本文会介绍cGAN和pix2pix，并在TensorFlow中使用pix2pix模型。

纸上得来终觉浅～·2020-08-07 10:21

【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】StarGAN v2论文及其前置：GAN、CGAN、pix2pix、CycleGAN、pix2pixHD、StarGAN学习心得

目录GANCGANpix2pixCycleGANpix2pixHDStarGANPaddlePaddle:百度顶会论文复现营.GANGAN，即生成对抗网络，其网络结构主要包含一个生成器G和一个判别器D。首先，一个n维噪声输入到模型中，由生成器生成一个fake图像（根据目标而定），接着传入真实图像，resize成与fake图像相同大小，共同输入到判别器D中，送入训练网络中，训练趋势是使生成器生成越来

sp7414·2020-08-07 10:49

GAN生成对抗网络发展史-文章整理

2014GAN《GenerativeAdversarialNetworks》-IanGoodfellow,arXiv:1406.2661v12014CGAN《ConditionalGenerativeAdversarialNets

Triple-L·2020-08-05 02:56

spectral normalization集成到triple-gan过程中的问题

Residual-Dense-Network-Trained-with-cGAN-for-Super-Resolution-master、Spectral_Normalization-Tensorflow-master

gdengden·2020-08-04 14:09

GAN应用之风格迁移&超分辨重建，无监督深度学习新方法（4）

本文实现了像素级别的风格转换，它的关键是提供了两个域中有相同数据的成对训练样本，本质上，是一个CGAN。

蜂口小程序_ IT·2020-08-03 03:11

ACGAN与CGAN的区别

ACGAN与CGAN的区别如下1与CGAN一样的是，在生成网络的输入都混入label；2不一样的是在鉴别网络输入时，ACGAN不再混入label，而是在鉴别网络的输出时，把label作为target进行反馈来提交给鉴别网络的学习能力

Norstc·2020-08-02 17:14

GAN学习之路（五）：Mask-Guided Portrait Editing withcGANs

Greepex·2020-08-02 15:39

StackGAN

《StackGAN:TexttoPhoto-realisticImageSynthesiswithStackedGenerativeAdversarialNetworks》github在先前的CGAN中

Forlogen·2020-07-30 23:47

论文阅读——《Conditional Generative Adversarial Nets》

这篇文章将介绍CGAN.我们不能控制非条件的生成模型生成的数据。但是，通过对模型添加条件，就可能可以指导生成过程。这里的添加的条件可以基于类别标

zh20166666·2020-07-29 13:59

GANs学习系列(6):条件生成式对抗网络Conditional Generative Adversarial Networks

其实cgan潜在的道理很简单，但是这个简单直接的改进被证明非常有效。简单来说就是因为：在生成模型中,先验输入噪声p(z)和条件信息y联合组成了联合隐层表征。

Alanyannick·2020-07-29 11:24

CGAN论文解读：Conditional Generative Adversarial Nets

论文链接：ConditionalGenerativeAdversarialNets代码解读：Keras-CGAN_MNIST代码解读目录一、前言二、相关工作三、网络结构CGANNETS四、实验结果4.1

Amberrr-L·2020-07-29 11:28

Conditional Generative Adversarial Networks（CGAN）笔记

1.概述CGAN即条件对抗网络。GAN可以学习到训练样本的分布，从而生成新的数据。GAN虽然能生成新的数据，但是无法确切的控制新样本的类型。比如手写数字集，我们无法通过GAN来指定要生成的具体数字。

一蓑烟雨任平生yu·2020-07-29 11:55

《Conditional Generative Adversarial Networks for SE and Noise-Robust Speaker Verification》

由于生成对抗网络（GAN）在各种图像处理任务中的有发展前景的实验结果，我们探索条件GAN（cGAN）对SE的潜力，特别是，我们利用Isola提出的图像处理框架[1]]学习从嘈杂语音的谱图到增强对应物的映射

siyunya·2020-07-29 08:20

Tensorflow 笔记 XIV——生成时对抗网络：GAN 与 CGAN

文章目录一、引言深度学习模型二、生成式模型研究意义常用方法生成式对抗网络应用生成方法生成原理GAN的训练GAN模型结构生成器模型判别器模型三、数据集四、GANTensorFLow2.x高阶APIKeras实现导入必要的包读取数据生成器模型定义判别器模型定义训练设置判别器损失函数生成器损失函数两者优化器定义超参数产生随机种子定义单次训练过程生成和保存图片训练函数定义可视化显示单张图定义动图函数五、C

DeepHao·2020-07-16 07:55

Conditional GAN (CGAN)

ConditionalGAN不是随机生成图像，而是根据我们需要的label生成图像：代码：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportmatplotlib.gridspecasgr

everdayissunday·2020-07-12 04:32

条件生成对抗网络-CGAN原理分析与pytorch实现

为此，研究人员提出了ConditionalGenerativeAdversarialNetwork（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含以下3个方面：（

燕山-赵凯月·2020-07-11 19:42

基于深度学习的肺部CT影像识别——采用U-net、3D CNN、cGAN实现肺结节的检测（三）

点击此处跳转到系列博客索引文章目录引言CT-GAN图像数据增强算法原理网络结构实现过程实验结果参考引言深度学习网络模型需要海量的数据集训练，否则无法体现深度学习应有的优势。因此医学图像数据增强是至关重要的，基于生成对抗网络充分利用数据本身来进行数据生成，从而在一定程度上解决正样本不足的问题，提升肺结节的检测精度。CT-GAN图像数据增强基于条件生成网络的肺结节图像生成算法CT-GAN。该网络能学习

liuz_notes·2020-07-09 19:07

基于深度学习的肺部CT影像识别——采用U-net、3D CNN、cGAN实现肺结节的检测（一）

点击此处跳转到系列博客索引文章目录引言U-net分割模型算法原理实现过程实验结果参考引言在医学图像处理中，传统的特征提取方法依赖于含有先验知识的特征提取和感兴趣区域的获取，这将直接影响肺结节检测的精度。而卷积神经网络无需人工提取特征，采用深度学习方法，随着卷积层数的加深，能提取出更加抽象、语义更丰富的特征。这里首先采用U-net将肺结节分割出来，生成候选集。U-net分割模型算法原理卷积神经网络的

liuz_notes·2020-07-09 19:07

基于深度学习的肺部CT影像识别——采用U-net、3D CNN、cGAN实现肺结节的检测（零）

文章目录写在前面背景及内容安排肺结节检测系列索引Reference写在前面本系列博客是我的部分本科毕业设计内容，基于LUNA16数据集[1]\color{#0000FF}{[1]}[1]对肺结节检测过程中的候选结节提取、假阳性过滤、数据集扩充等需求做了基本的实现。整个工作参考了SongpingWang的博客[2]\color{#0000FF}{[2]}[2]、Bum-ChaeKim等人[3]\co

liuz_notes·2020-07-09 08:02

【GAN】四、CGAN论文详解与代码详解

前言自从10月15号在广州的实习结束后，这将近1个月的时间由于学校各种实习相关手续、答辩和赶上毕业论文开题的节奏等原因，因此相关实习结束之前相关笔记没有及时。从今天开始，将恢复相关博客的更新。在之前我们介绍了DCGAN与原始GAN的相关理论，并给出了DCGAN生成手写数字图像的代码。若有兴趣请分别移步如下链接：【GAN】一、利用keras实现DCGAN生成手写数字图像【GAN】二、原始GAN论文详

追梦者_AIer·2020-07-07 21:50

生成对抗网络GAN基本入门

简单模型1.4生成对抗网络总结(优缺点)2.深度GAN-DCGAN2.1DCGAN(DeepConvolutionalGAN)2.2DCGAN模型研究2.3特征研究2.4DCGAN总结3.条件GAN3.1cGAN3.2

小白逆袭记·2020-07-04 04:29

基于深度学习的肺部CT影像识别——采用U-net、3D CNN、cGAN实现肺结节的检测（二）

点击此处跳转到系列博客索引文章目录引言算法原理多层级3DCNN多尺度渐变集成3DCNN实现过程实验结果评价指标结果分析参考引言上一节中介绍了U-net在肺结节分割提取中的原理，能有效提取出候选结节。然而，由于结节形态特征的高度变异性和将其误认为邻近器官的可能性，原本不是结节的目标通过模型预测得到的结果被划定为结节。为了解决较高的假阳性问题，本文利用多层级三维卷积神经网络来进行假阳性过滤，根据Bum

liuz_notes·2020-07-02 09:18

GAN, DCGAN, cGAN Paper Reading

GAN:GenerativeAdversarialNetsGAN跟传统神经网络不一样的地方就是它的loss函数，一个神经网络有很多个部件不稀奇，但是train的时候是max-min的loss是很创新的事情。简单介绍，GAN有一个Generator（G），一个Discriminator（D）。G生成，D来区分这个生成的结果是像真的呢，还是像假的呢。所以D其实相当于解决一个二分类问题。当然G生成的越真

PellyDu·2020-07-01 12:35

深度学习（四十四）——GAN的评估指标, DCGAN, WGAN-GP, CGAN, BEGAN & EBGAN

GAN的评估指标尽管可用的GAN模型非常多，但对它们的评估仍然主要是定性评估，通常需要借助人工检验生成图像的视觉保真度来进行。此类评估非常耗时，且主观性较强、具备一定误导性。鉴于定性评估的内在缺陷，恰当的定量评估指标对于GAN的发展和更好模型的设计至关重要。论文：《Anempiricalstudyonevaluationmetricsofgenerativeadversarialnetworks》

antkillerfarm·2020-07-01 01:43

PixelRNN—VAE—GAN/cGAN/WGAN

一、PixelRNN1.1根据图像生成像素二、VariationalAuto-encoder(VAE)三、GenerativeAdversarialNetwork(GAN)3.1ConditionalAdversarialNets3.2深度卷积对抗生成网络(DCGAN)DCGAN模型结构3.3WGAN3.4WGAN-GP(improvedwgan)一、PixelRNN1.1根据图像生成像素二、Va

SongpingWang·2020-06-29 20:40

[生成对抗网络GAN入门指南]（9）ACGAN: Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs

1.cGAN使用了辅助的标签信息来增强原始GAN，对生成器和判别器都使用标签数据进行训练，从而实

gdtop818·2020-06-28 20:04

LAPGAN应用：Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks

基于cGAN的思想，这里的拉普拉斯对抗网络（LAPGAN）是在GAN基础上生成高质量图片，解决目前GAN生成数据质量差的问题。一、拉普拉斯金字塔1.上采样和下采样下采样：对原始图像

gdtop818·2020-06-28 20:03

[生成对抗网络GAN入门指南]（1）引言及实验预备知识和工具

继续开一个GAN的专题：主要分以下几个板块1.GAN2.DCGAN3.WasserteinGAN4.cGAN（GAN+监督学习）SGAN/ACGAN（GAN+半监督学习）InfoGAN（GAN+无监督性学习

gdtop818·2020-06-28 20:59

深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整）| 干货

GAN-IanGoodfellow,arXiv:1406.2661v1DCGAN-AlecRadford&LukeMetz,arxiv:1511.06434CGAN-MehdiMirza,arXiv:1411.1784v1LAPGAN-EmilyDenton

2014wzy·2020-06-27 09:19

生成对抗网络（CGAN）（37）---《深度学习》

在前面我们简单介绍了生成对抗网络（GAN）的基本结构和其训练方式，然而这种方式是基于无监督学习的，没有指定对应的标签，使用一个分布直接进行采样，从而理论上达到可以完全逼近原始数据，因此生成网络G比较自由，而且当图片的像素较多的时候，这样导致训练好的生成网络G不可控制，为了使得训练的生成网络比较可控，我们希望将对原来的无监督学习的对抗网络加一些限制，即将其变为有监督学习的网络，使得其可以更好地在我们

阿华Go·2020-06-27 08:48

各种GAN结构（笔记）

pytorch-generative-model-collectionsGAN的发展史及paper:http://blog.csdn.net/u013369277/article/details/609541701、CGAN

·清尘··2020-06-27 05:11

GANs学习系列(1)：GANs最新进展一

从模型名称上甚至都可以看出一些发展轨迹：GAN->CGAN->LAPGAN->DCGAN->GRAN->VAEGAN等等。所以，在今天的分享中，我会尽量以梳理论文和论文之间的联系、区别为主。

Alanyannick·2020-06-27 01:20

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