CycleGAN风格迁移第10页

吴恩达深度学习笔记-人脸识别与神经风格迁移(第12课)

人脸识别与神经风格迁移一、什么是人脸识别?二、One-Shotlearning三、Siamese网络四、TripletLoss五、面部验证与二分类六、什么是神经风格转换?七、什么是深度卷积网络?

快乐活在当下·2022-11-28 00:22

StyleGAN-NADA：CLIP + StyleGAN

来源：GitHub编辑：LRS文章：新智元【新智元导读】零样本的风格迁移听说过没有？

机器学习与AI生成创作·2022-11-27 11:35

生成对抗网络GAN&CycleGAN

GAN简介生成对抗网络GAN主要由两部分组成：生成网络和判别网络。每个网络都可以是任何神经网络，比如普通的人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）、卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）、循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）或者长短期记忆（longshorttermmemory，LSTM）网络。判别

敲代码的洋葱头·2022-11-27 07:50

CycleGAN详解

原文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593图像生成领域用的比较多的是VAE和GAN。VAE可以作为一种数据降维的方法，可以尝试做特征解耦，然后做风格图像合成等任务。GAN网络简单高效，通过判别器和生成器的互相“拆台”，共同完成模型训练。（注：所谓“互相拆台”也就是造假图像经过判别器之后得到的logist向什么方向优化，生成器的参数优化时要让他和1更加接近，因此计算它

Soheyi·2022-11-27 07:17

ECCV 2022 京东探索研究院 25 篇入选论文合集解读，含目标检测、动作检测、异常检测、风格迁移等多个方向...

关注公众号，发现CV技术之美欧洲计算机视觉国际会议EuropeanConferenceonComputerVision(ECCV)是计算机视觉三大会议之一，每两年举行一次。今年将在10月23日-27日于以色列特拉维夫（Tel-Aviv）举行，并采取线下和线上混合形式召开。根据最新公开的论文录用列表，本届ECCV2022论文有效投稿数5803篇，其中1650篇论文中选，录取率仅为28%。今年，探索研

我爱计算机视觉·2022-11-27 07:28

【计算机视觉40例】案例25：风格迁移

【导读】本文是专栏《计算机视觉40例简介》的第25个案例《风格迁移》。该专栏简要介绍李立宗主编《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书的40个案例。

superdont·2022-11-27 07:45

深度学习入门（五十二）计算机视觉——风格迁移

深度学习入门（五十二）计算机视觉——风格迁移前言计算机视觉——风格迁移课件样式迁移易于CNN的样式迁移教材1方法2阅读内容和风格图像3预处理和后处理4抽取图像特征5定义损失函数5.1内容损失5.2风格损失

澪mio·2022-11-27 06:08

神经网络-CV-YOLO-V0-V5（笔记）

计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移、图像重构、超分辨率、图像生成、人脸等。视频中的图片处理也隶属于计算机视觉研究对象，包括视频分类、检测、生成等。

Andy杨·2022-11-26 17:57

pytorch出现AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘model‘可能解决方案

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/issues/358

sinat_36234054·2022-11-26 08:57

数据增强（Data Augmentation）常用方法汇总

当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。2）提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。

alex1801·2022-11-25 10:10

水下图像处理评价手段（python-opencv代码可运行）

CycleGAN：对图像的积极作用有限，因为图像到图像的转换不适用于水下图像增强。 WSCT：在某些水下图像中引入了绿色

冰软·2022-11-25 05:00

PyTorch学习5--图像分类及图像风格迁移

图像分类图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。主要任务是给定一个输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某一

Sssserein·2022-11-24 23:11

BeautyGAN图片的高精度美颜

Honlan/BeautyGAN，还需要按照md下载模型就可使用提高精度：https://github.com/TencentARC/GFPGAN，还需要按照md下载一些包就可使用美颜：1.使用网络：cycleGAN

double_yellow·2022-11-24 18:48

StyleGAN 1~3学习

目录StyleGAN1潜在空间插值风格迁移图像金字塔随机噪声插值算法基于风格的生成器混合正则化特征向量解耦感知路径长度线性可分性截断技巧StyleGAN1潜在空间插值潜在空间即特征空间，在proGAN中的体现即为输入的噪声

qingmengEL·2022-11-24 12:33

【论文笔记】—生成对抗网络—GAN—2014-NIPS

GAN广泛应用于图像生成、风格迁移、AI艺术、黑白老照片上色修复。你可以使用GAN实现照片转成油画、野马转成斑马、黑夜转成白天，简笔画的猫转成真猫，模糊图像转成高清图像等酷炫好玩的应用。

chaikeya·2022-11-24 07:32

PaddleHub--飞桨预训练模型应用工具{风格迁移模型、词法分析情感分析、Fine-tune API微调}【一】

ernie模型百度飞桨：ERNIE3.0、通用信息抽取UIE、paddleNLP的安装使用[一]_汀、的博客-CSDN博客_paddlenlp安装项目实战：PaddleHub--飞桨预训练模型应用工具{风格迁移模型

汀、·2022-11-24 05:10

动手学深度学习之图像风格迁移

参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/lesson/3nIhgFs64Fs5g3JEn5EXzm感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！总的学习感受：伯禹的课程做的很好，课程非常系统，每个较高级别的课程都会有需要掌握的前续基础

water19111213·2022-11-24 04:11

Cycle GAN（复现）---笔记

因为目前的课题了解到了CycleGAN,所以最近去学习了相关的一些知识。

Urdanny·2022-11-24 00:31

AI生成藝術(No.4):訓練自己的CycleGAN模型 - -使用Paddle

迈向元宇宙，AI生成艺术之路(No.4）《训练自己的CycleGAN模型--使用PaddlePaddle》1.說明：簡介CycleGAN模型⚫CycleGAN是一種有趣的AI模型，它可以用來產生不同風格或材質轉換的一個模型

Vicky Shei·2022-11-23 13:17

Vscode+Anaconda安装Cuda+Pytorch搭建风格迁移相关的深度学习环境

总结一下搭建vscode+anaconda深度学习环境的过程，安装pytorch的过程，我认为最简单并且最不容易出错的安装方式如下，我用的是vscode+Anaconda+Pytorch1、下载对应的cuda首先要确保已经配置好了vscode和anaconda3.0的环境，为了保证之后再vscode中能够成功importtorch包，我们需要先根据自己的nvidia版本下载对应的cuda。（关于c

Kassia0320·2022-11-23 12:33

【深度学习】CycleGAN开源项目学习笔记 | 完整流程 | 报错总结 | pytorch

文章目录前言一、下载项目，文件结构观察二、数据集下载三、训练3.1、训练初体验3.2、命令行输入参数3.3、继续训练命令四、预测4.1、使用自己训练完的权重文件进行预测4.2、使用网上的预训练文件进行预测前言你敢想象，就是这么一个简单的开源网站，我居然调了一天才通（毕竟是第一次，一些比如visdom，命令行的参数第一次接触到）本文所使用的开源项目网址：https://github.com/juny

今天一定要洛必达·2022-11-23 12:36

深度学习与物体检测每日笔记（1）

计算机视觉：领域应用成就图像成像：如修复图像、风格迁移、超分辨率。2.5D空间：如光流估计、单目深度、双目深度。

胳膊·2022-11-23 02:47

pix2pix学习系列（1）：预训练模型测试pix2pix

pix2pix学习系列（1）：预训练模型测试pix2pix参考文献：[Pytorch系列-66]：生成对抗网络GAN-图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-使用预训练模型测试

tpz789·2022-11-23 02:09

【趣味AI】手把手教你用AI画画

前些天在家看论文发现一篇好玩的论文，名为《StylizedNeuralPainting》，文章介绍了一种算法，该算法不仅可以根据给定的图片用油画笔、水彩笔和记号笔画画，还可以根据颜色和纹理进行风格迁移。

WintoMT·2022-11-23 00:42

PaddleHub实战篇{ERNIE实现文新闻本分类、ERNIE3.0 实现序列标注}【四】

ernie模型百度飞桨：ERNIE3.0、通用信息抽取UIE、paddleNLP的安装使用[一]_汀、的博客-CSDN博客_paddlenlp安装项目实战：PaddleHub--飞桨预训练模型应用工具{风格迁移模型

汀、·2022-11-22 23:34

利用python拼接图片代码_Python实现图片拼接的代码

具体代码如下所示：importosfromPILimportImageUNIT_SIZE=220#thesizeofimagesave_path='/root/group-dia/zxb/Code-/lip-CycleGAN-and-pix2pix-master

彭柯尧·2022-11-22 19:31

Python基于CycleGAN＆pix2pix的黑白图像AI上色（源码＆部署教程）

1.项目背景自从GAN技术发展以来，许多新奇的应用都得到了落地，本次我们来介绍其中一个小应用，就是黑白图像上色。想必大家在网上经常看到一些给黑白图像上色的视频，可以修复早期的黑白影像，背后的技术就是GAN，下面的动图就是我们本次项目实战的案例图，对人像、照片、建筑图进行上色。2.原理简介本次我们来实现基于Pix2Pix的黑白图片上色，Pix2Pix是一个通用的框架，可以适用于任何的图像翻译类任务，

群马视觉·2022-11-22 18:54

从 DBPN（Pytorch）导出模型训练参数

所以风格迁移就先放一放，把这个DBPN超分辨用C++实行一下。先安装好Pytorch运行pythoneval.py或者eval_gan.py,就可以用该超分辨了。

juebai123·2022-11-22 18:03

Andrew Ng's deeplearning Course4Week1 Convolutional Neural Networks(卷积神经网络)

一、计算机视觉深度学习帮助计算机视觉很好的发展，如无人驾驶车识别路上的行人和车辆，人脸识别，艺术风格迁移。如上图所示，深度学习在大图像上有一个问题，那就是维度。

福尔摩栋·2022-11-22 12:57

cnn风格迁移_谁说只有VGG才能做风格迁移，ResNet也可以！答案就在对抗攻击中

边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。

我的腰疼是为啥·2022-11-22 11:12

谁说只有VGG才能做风格迁移，ResNet也可以

边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。

ctrigger·2022-11-22 11:02

Python OpenCV 图像风格迁移(模仿名画)

这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty

Crossin的编程教室·2022-11-22 10:40

C++ - opencv应用实例之文本图像增强

应用实例之文本图像增强文本图像增强常用于扫描电子图像、相机拍摄照片时出现的去背景、去噪点以及文字增强等场景中常用的图像增强方法有：基于传统图像处理的方式-通过opencv等对图像进行滤波锐化、形态学处理等操作；基于深度学习的方式：风格迁移

明月醉窗台·2022-11-22 01:00

100+款AI产品薅羊毛攻略（上）——轻轻松松节省几十万

图像生产类目下有部分接口有免费调用额，比如：图像超分、图像微动、色彩迁移、风格迁移、高清色彩迁移、图像色彩增强、图像人体擦除、图像上色、图像裁剪、字幕擦除、图像标志擦除、照图修图、智能构图、图像隐形图片水印

xiayexuyou·2022-11-21 04:16

【教学】深度学习小项目汇总_含源代码包运行

实现手写数字界面pytorch版水果识别小程序基于python的hog+svm实现目标检测yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量人流跟踪pyqt界面_v5_deepsortCycleGAN_风格迁移

bug生成中·2022-11-21 00:15

汉字风格迁移篇---W-net：基于深度神经网络的一次任意风格汉字生成

文章目录一、摘要二、提出原因已有的一些模型解决方案依然存在的限制三、介绍与创新四、模型介绍预处理w-net结构优化策略和损失函数五、实验实验设置用zi2zi作为基线具体实现1、W-Net训练期间的超参数设置如下：2、一些细节处理模型评估W-net、zi2zi-v1、zi2zi-v2不足与区别失败案例分析结论与未来工作结论未来工作学习集合References一、摘要由于类别数量巨大，各种笔画和部首的

啊菜来了·2022-11-20 21:43

CycleGAN训练模型

CycleGAN进行图像转换CycleGAN使用前言在TensorFlow中训练CycleGAN模型下载数据集并转换格式训练模型模型导出测试图片总结CycleGAN使用前言图像翻译问题就是将一种类型的图片转换为另一种类型的图片

wzm-remon·2022-11-20 17:50

【研究生工作周报】（cyclegan消融实验）

项目场景：CycleGAN消融实验设计及相关问题分析数据集：horse2zebra链接:GAN评价指标汇总CycleGANTrainingResultA2BLoss:B2ALoss:BothDirectionLoss

wangyunpeng33·2022-11-20 17:49

CycleGAN的复现和训练自己想要的数据集

CycleGAN：在没有输入-输出成对的情况下学习图像到图像的转换github地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix上面的是

Millet porridge·2022-11-20 17:18

CycleGAN训练自己的数据集

GitHub地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix先看一下论文给出的效果：首先准备自己的数据集。

安淮葭·2022-11-20 17:18

CycleGAN网络详解

注：CycleGAN的生成器和判别器结构大家都没有去详细介绍，这里我给补充一下哦模型损失中与模型中存在差异，根据源码进行补充的，大家多注意一下哦简介[论文下载地址][https://arxiv.org/

Fighting_1997·2022-11-20 17:39

cyclegan——训练+预测1

参考链接：原文：https://blog.csdn.net/Exploer_TRY/article/details/81841826代码详解：https://blog.csdn.net/greepex/article/details/86360726公式理解：https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/82729047效果图：训练主要步骤：op

尼古拉斯·two_dog·2022-11-20 17:39

cycleGAN解析

前言在上一篇博文中我们讲述了pix2pix的方法，见Pix2Pix原理解析，pix2pix的方法适用于成对数据的风格迁移，如下图左边。

Mr_health·2022-11-20 17:08

【GAN】pytorch-CycleGAN-and-pix2pix开源项目训练自定义数据集

Github：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix一、概念简介图像转换：将一张图片转换为不同风格的图片，如将一张灰度图变成彩色图

望天边星宿·2022-11-20 17:08

CycleGAN(循环生成对抗网络)论文解读

图像到图像的转换的目标是使用配准的图像对训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射，而CycleGAN中使用的方法是缺少配对训练集的情况下进行图像转换传统的图像转换如上图左，训练集是配对的x,y图像{xi

几度热忱·2022-11-20 17:37

使用CycleGAN训练自己制作的数据集，通俗教程，快速上手

总结了使用CycleGAN训练自己制作的数据集，这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马，马变斑马，两个不同域之间的相互转换。

佐咖·2022-11-20 17:05

Cycle-GAN代码解读

源码：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/tree/master/implementations/cyclegan1model.py文件1.1初始化函数

HHzdh·2022-11-20 15:14

CycleGAN Pytorch code

网络效果网络结构这部分主要参考：https://github.com/aladdinpersson/Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/GANs/CycleGANGeneratorimporttorchimporttorch.nnasnnclassConvBlock(nn.Module):def__init__(self,in_ch

1nsights·2022-11-20 15:44

cycle GAN pytorch

网络结构大致如上图所示，区别与普通的GAN网络（即左半部分），cyclegan添加了一个新的生成器GBA，其大致的逻辑如果不添加，无法保证fakeB和A无内容上的联系，而添加了GBA，增加fakeA和A

007mic·2022-11-20 15:13

circlegan_CycleGAN原理与例子-Pytorch实现 | 文艺数学君

摘要这一篇主要介绍CycleGAN的相关知识.包括该网络的原理和结构,以及使用Pytorch来实现CycleGAN的例子.简介这一篇会介绍关于CycleGAN的相关内容.主要分为两个部分.我们首先会介绍

weixin_39673601·2022-11-20 15:42

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