CycleGAN风格迁移第6页

Python44 paddlehub相关模型（口罩检测、人像抠图、风格迁移）

文章目录一、口罩检测模型二、人像抠图模型三、风格迁移模型paddlehub官网www.paddlepaddle.org.cn/hubpaddlehubgit网址github.com/PaddlePaddle

Wantfly9951·2023-01-31 10:17

DCGAN的学习笔记

GAN的主要应用目标：生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等）GAN的核心思想：生成器G和判别器D的一代代博弈生成器：生成网络，通过输入生成

栖陆@.·2023-01-30 14:21

【Pytorch项目实战】之生成式模型：DeepDream、风格迁移、图像修复

文章目录生成式模型（算法一）深度梦境（DeepDream）（算法二）风格迁移（StyleTransfer）（算法三）图像修复（ImageInpainting）（一）实战：基于VGG19的深度梦境（DeepDream

胖墩会武术·2023-01-29 11:41

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第一周卷积神经网络

目录一、计算机视觉二、边缘检测三、padding、stride四、三维卷积（加入其他通道）五、卷积网络卷积层池化层六、卷积神经网络作业卷积网络的优点一、计算机视觉图片分类、目标检测、风格迁移……二、边缘检测

手可摘星辰不去高声语·2023-01-27 11:25

cycleGAN网络风格迁移，将黑夜转变成白天，低照度图像复原

cycleGAN网络风格迁移，将黑夜转变成白天，低照度图像复原链接:[link](用CycleGAN网络复原低照度图像，风格转换，将黑夜颠倒成白昼，图像质量更优-小拍的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com

何生缘·2023-01-27 09:31

CycleGAN论文解读+思想+学习路径

学习CycleGAN的路线：1）先看09基于CycleGan开源项目实战图像合成_哔哩哔哩_bilibili中的整体网络架构，PatchGAN判别网络原理。

MrRoose·2023-01-27 09:30

动手学深度学习_风格迁移

风格迁移（styletransfer）是让一张图片内容不发生改变，但样式改为另一张图片效果。

CV小Rookie·2023-01-27 09:26

CycleGAN_风格迁移+qt界面

直接上效果图代码文件展示其中data文件夹下是数据集文件，这里是黄马文件夹和斑马文件夹，运行01train_cyclegan.py进行训练，得到的模型存在weights文件夹下。

no_work·2023-01-27 09:54

CVPR 2021|人脸属性风格解耦

51编辑丨机器学习与生成对抗网络论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.01456开源代码：https://github.com/imlixinyang/HiSD相信大家还记得CycleGAN

Tom Hardy·2023-01-21 10:02

手把手教学CycleGAN开源项目代码运行

目录前言一、下载项目，搭配环境二、下载数据集三、训练3.1调用Visdom可视化库3.2训练最近在学习UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks这篇论文，论文下载地址，想要复现一下文中的代码，过程中遇到了很多问题，因此记录下来。遇到其他问题欢迎在评论区留言，相互解答。前言如果没有安装Anac

丨你得宠着我丨·2023-01-21 10:23

CVPR 2021 | 基于模型的图像风格迁移

一般而言，我们需要同时利用两张图片完成图像的风格迁移（s

Amusi（CVer）·2023-01-21 02:58

编译原理语义分析代码_Cycle GAN原理分析与代码解读

原理分析：图片生成领域是GAN网络的天下，最近很多人将GAN网络应用到了图像风格迁移领域。

weixin_39876282·2023-01-20 08:48

【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【4】GAN生成对抗网络---cycleGAN

本来GAN这系列我只打算说到pix2pix的，但是情况有变，因为有人再看(感谢各位老铁支持)所以决定再来一篇难度更大的GAN----cycleGAN，这次我们来个莫奈画生成，上强度！！

咕里个咚·2023-01-20 08:18

行人属性识别-第一篇综述学习-《Pedestrian Attribute Recognition: A Survey》

目录行人重识别行人属性识别行人重识别参考链接：行人重识别基本介绍行人重识别简介+数据集+核心论文点行人重识别(ReID)概述‍几个不错深度学习github源码（人体姿态、物体姿态、人脸相关、行人重识别、行人属性、风格迁移

孟孟单单·2023-01-20 07:37

初学者之路——————cycleGAN（补）

今天回顾了cycleGAN网络，有了新的认识。首先是对于cycleGAN的循环一致性。

MapleCL·2023-01-19 15:22

pseudo-label用于自训练（self-training）的文章综述

以下几种方法的核心在于怎样在人力少干预的情况下生成目标域的pseudo-label，用于再训练第一种方法是用cyclegan进行域迁移，使源域迁移至目标域，再用转换后的源域训练图像，可以达到较好的检测精度

yuanxue18·2023-01-19 12:36

CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介

**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器

康x呀·2023-01-19 11:56

读论文-Cycle GAN

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworkspix2pix和CycleGAN都是做风格迁移，出自同一个团队

sc0024·2023-01-19 09:47

【论文阅读】使用周期一致的对抗网络的非匹配的图片到图片的翻译

UnpairedImage-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593发表日期：15/11/2018项目地址：https://github.com/junyanz/CycleGAN

BonjourDurant·2023-01-19 09:42

语音转换之CycleGan-VC2：原理与实战

非平行语音转换CycleGAN之前学习了传统统计学习里的经典的语音转换模型GMM。随着深度学习的发展，出现了更好的语音转换方法，今天学习较为经典的CycleGan。

BarbaraChow·2023-01-18 12:29

Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing（用于单幅图像的去雾增强型CycleGAN）

我们的方法通过结合周期一致性和感知损失来增强CycleGAN公式，以提高纹理信息恢复的质量，并生成视觉上更好的无雾图像。通常情况下，用于去雾的

zhangmeili_9·2023-01-18 11:29

Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing

我们的方法通过结合循环一致性和感知损失来增强CycleGAN方法，以提高纹理信息恢复的质量，并生成视觉上更好的无雾霾图像。典型地，用于去雾的深度学习模

Wanderer001·2023-01-18 10:54

无需成对示例、无监督训练，CycleGAN生成图像简直不要太简单

因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的CycleGAN图像转换技术。

Wanderer001·2023-01-18 10:24

基于CycleGan开源项目实战图像合成

p1CycleGan网络所需数据https://www.bilibili.com/video/BV15a4y1H7Pt?

橙黄橘绿时_Eden·2023-01-18 10:52

用Python2跑Cycle-GAN模型（Pytorch）

/scripts/download_cyclegan_model.shhorse2zebra如果你运气好或者熟练掌握技术，就可以，如果实在是

ccc_irene·2023-01-18 10:52

cycle_gan使用教程

junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix:Image-to-ImageTranslationinPyTorch(github.com)如果是用cycle_gan数据集/数据集文件夹名

elkluh·2023-01-18 10:12

【人工智能专题】基于 GAN 的艺术风格化——图像风格迁移

原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzEwMDM2Mg==&mid=2652847175&idx=3&sn=51dcb41bc5cac7dfe5e36b75113cf5f2&chksm=804c2862b73ba174fdb42075db1676cedd071e81230478f9262b81499b947f470ded7734afa9&scene=2

javastart·2023-01-17 09:04

GAN“家族”又添新成员——EditGAN，不但能自己修图，还修得比你我都好

导语：从风格迁移到特征解耦、语言概念解耦，研究人员正通过数学和语言逐步改善GAN的功能。作者|莓酊编辑|青暮首先想让大家猜一猜，这四张图中你觉得哪张是P过的？小编先留个悬念不公布答案，请继续往下看。

javastart·2023-01-17 09:58

深度学习中归一化

BatchNorm:在batch上，对NHW做归一化，对小batchsize效果不好LayerNorm:在通道方向上，对CHW归一化，主要对RNN作用InstanceNorm:在图像像素上，对HW归一化，主要是风格迁移

JL_Jessie·2023-01-17 05:50

Raki的读paper小记：An Image is Worth One Word Personalizing Text2Image using Textual Inversion

通常条件模型经过训练以从给定的成对图像标题数据集中再现样本使用注意力机制或者跨模态对比学习方法大型自回归模型扩散模型基于文本的界面进行图像编辑generator域自适应视频操控motionsynthesis风格迁移

爱睡觉的Raki·2023-01-16 21:31

72、PaletteNeRF: Palette-based Appearance Editing of Neural Radiance Fields

多视图照片为训练输入，重建NeRF并将其外观分解为一组(b)基于3D调色板的色基，实现了©直观和逼真的场景重新着色，在任意视图之间具有3D一致性，如(d)所示，该方法支持各种基于调色板的编辑应用，如光照修改和3D真实感风格迁移贡献点

C--G·2023-01-16 14:39

计算机视觉之风格迁移（一）——CVPR2016论文Image Style Transfer复现

一、风格迁移简介风格迁移可以说是计算机视觉领域一大热点，简单来说就是有两副图片，一张内容图片，一张风格图片，该技术可以实现以风格图片的风格+内容图片的内容重新生成一张目标图片，例如：内容图片风格图片目标图片说到风格迁移

编程小菜鸟123·2023-01-16 11:45

ocr图像识别引擎_CycleGAN作为OCR图像的去噪引擎

ocr图像识别引擎深度学习(DeepLearning)Withtherapidgrowthofdigitization,theneedfordigitizedcontentisofcrucialimportancefordataprocessing,storage,andtransmission.OpticalCharacterRecognition(“OCR”)istheprocessofcon

weixin_26632369·2023-01-16 11:37

无监督去噪——[TMI2022]ISCL: Interdependent Self-Cooperative Learning for Unpaired Image Denoising

目录前置知识模型架构实验小结前置知识需要了解CycleGAN的知识，可以去b站看李宏毅的课，CycleGAN那一讲只有20分钟，讲的非常清楚。

umbrellalalalala·2023-01-16 11:35

论文阅读：Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing

代码：https://github.com/engindeniz/Cycle-Dehaze目录1.摘要2.Cycle\mathrm{Cycle}Cycle-Dehaze\mathrm{Dehaze}Dehaze2.1FullobjectiveofCycleGAN1)AdversarialLoss2)CycleConsistencyLoss3)FullobjectiveofCycleGAN2.2Cy

Space_walk·2023-01-16 11:05

Cycle-GAN 与 ADN

实际使用中，需要注意一些训练的trick，可参见CycleGAN训练trick

knightprin·2023-01-16 11:32

CVPR | 基于密度与深度分解的自增强非成对图像去雾

然而其中大多数方法仅仅简单地遵循CycleGAN的思路构建去雾循环和上雾循环，却忽略了现实世界中雾霾环境的物理特性，即雾霾对物体可见度的影响随深度和雾气密度而变化。在本文中，我

计算机视觉研究院·2023-01-16 11:02

Cycle-Dehaze: 用于单图像增强的CycleGan

方法通过结合循环一致性和感知损失来增强CycleGAN。以便改善纹理信息恢复的质量并产生视觉上更好的无雾图像。首先去雾的深度学习模型将低分辨率图像作为输入并产生低分辨率输出，然后采用双三次降尺度。

Cherish_present·2023-01-16 11:30

2.Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing论文阅读

Cycle-Dehaze:EnhancedCycleGANforSingleImageDehazing作者：DenizEngin，AnılGenc，HazımKemalEkenel土耳其伊斯坦布尔技术大学SiMiTLabAbstract该文章提出了端到端的网络称为CycleDehaze，用于解决单幅图像去雾问题。优点：1.不需要对模糊图像和相应的真实自然图像来训练网络。2.同时不依赖大气散射模型

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:59

pytorch学习之cycleGAN

cycleGAN实现马到斑马，照片到画像…的转换原文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf图1:给定任意两个无序图像集合X和Y，我们的算法学会自动“翻译”一张图像到另一张图像

问世间是否此山最高·2023-01-16 08:36

吴恩达卷积神经网络学习笔记（一）

一.卷积神经网络（一）1.1计算机视觉图片分类和图片识别，目标检测，图片风格迁移特征向量的维度卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。

星_阳·2023-01-16 00:46

第一次应该如何使用在GitHub下载的深度学习模型？

一、下载项目地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix1.download：下载文件2.Anaconda：下载环境下拉选项，找到

ITDaBao·2023-01-14 18:43

吴恩达深度学习系列课程随记——Course4Week1

1.计算机视觉任务：图片分类/识别：图片是不是猫目标检测：图片中所有车的位置图片风格迁移：让一张图看起来像毕加索画的挑战：数据可能很大，如1k*1k的图片有300万维输入，如果有1000个隐藏单元，一层

Asteries·2023-01-14 11:03

生成式对抗网络GAN必读十篇论文（附论文和代码地址）

ConditionalGANs四、ProgressivelyGrowingofGANsforImprovedQuality,Stability,andVariation五、BigGAN六、StyleGAN七、CycleGAN

Mr.Ma-master·2023-01-14 08:05

Pytorch基础知识（12）GANs生成对抗网络

在PyTorch的神经风格迁移一章中，我们学习了一种通过模仿艺术图像的风格来生成新数据的方法。在本章中，我们将介绍另一种生成新数据的方法，称为生成对抗网络(GANs)。

求则得之，舍则失之·2023-01-14 08:34

基于神经网络的图像风格迁移解析与实现

概述最近对图像风格迁移这种技术突然非常感兴趣，大概是之前读到了一篇关于对抗生成网络生成逼真人脸的论文文献，于是对这种技术很是好奇，大致了解了一下这个领域。

OOOrchid·2023-01-14 07:03

图像风格迁移及代码实现

图像风格迁移其实非常好理解，就是将一张图像的“风格”（风格图像）迁移至另外一张图像（内容图像），但是这所谓的另外一张图像只是在“风格”上与之前有所不同，图像的“内容”仍要与之前相同。

Legolas~·2023-01-14 07:02

风格迁移篇--- stargan代码详解以及论文解读翻译

这里写目录标题引用说明一、data_loader.py文件classCelebAdefpreprocess(self)def__getitem__(）def__len__(self)defget_loader（）二、logger.py文件classLogger(object)def__init__(self,log_dir)defscalar_summary（）三、main.py四、module.

啊菜来了·2023-01-14 07:32

pytorch实现风格迁移分析-附代码

风格迁移就是将我们想要的风格迁移至另一张图像。二、网络的特征图图像输入卷积层后，根据设置的特征图数目不同会产生一定数量的特征图。它们起到了提取图像特征的作用。

肥嘟嘟~·2023-01-14 07:32

风格迁移以及代码实现

本节将介绍如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。我

chnyi6_ya·2023-01-14 07:29

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