CycleGAN风格迁移

基于深度学习的图像风格迁移 实战毕设完整代码

我们参考论文，使用的卷积神经网络为公开的标准19层VGG网络，其中包含16个卷积层和5个池化层；但是我们不使用任何的全连接层。图3.1中显示了在卷积神经网络中的图像表示，给定的输入图像在网络中的每个处理阶段都表示为一组经过过滤的图像；虽然在网络的处理层次中，过滤器的数量增加了，但是过滤后也会通过一些下采样机制（池化层）减小了图像的大小，进而使得网络中每层的单元总数减少。图3.1：卷积神经网络中的图
数学是算法的灵魂·2023-01-14 07:28

AdaIN风格迁移实验

参考源码环境配置pytorch环境直接参考pytorch官网，输入命令行：#由于这个安装很容易因为网络不好中断，我把torch，torchvision分开装。多试几次就成功了。pip3installtorch==1.4.0+cu100-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlpip3installtorchvision==0.5.0+c
超超越越一亿粉丝·2023-01-12 07:24

IN和AdaIN原理与代码实现

Ulyanov发现在风格迁移上使用IN效果比BN好很多，从他开始凡是风格迁移都离不开IN和其变种AdaIN，本文简要介绍IN和AdaIN原理，应用。
明月几时有.·2023-01-12 07:54

图像风格迁移cvpr2020_浅谈风格迁移（二）任意风格迁移

--本文来自于VIPLab的黄宇杰同学撰稿(接上篇)AdaIN在17年ICCV中，AdaIN[10]横空出世，完成了任意风格迁移。
郭啧西·2023-01-12 07:23

图像风格迁移总结

图像分割迁移总体上分类2大类：基于优化的方法和基于decoder的方法。下面按照发展阶段梳理：文理合成的第一篇论文《TextureSynthesisbyNon-parametricSampling》非参数化的暴力求解法-------------------------------------------------------------------------------------------
我是乔木·2023-01-12 07:23

【风格迁移】Adaptive Instance Normalization（AdaIN）

前言近几年人脸属性迁移的课题不再是单纯地做跨域迁移，还要考虑迁移后的多样性（mutil-modal），因此这个方向开始跟风格迁移相结合。
深井蛙i·2023-01-12 07:51

AdaIN 环境配置

AdaIN环境配置在使用AdaIN进行风格迁移生成图像时，用到了GitHub上的源码：https://github.com/naoto0804/pytorch-AdaIN。
RicardoHuang·2023-01-12 07:51

图像风格迁移中的AdaIN，LIN，AdaLIN

但还有一些操作名词和它们密切相关，如AdaIN,LIN,AdaLIN等，因为它们主要是出现在图像风格迁移任务中，所以这篇单独拿出来讲一下这几个名词。
TranSad·2023-01-12 07:19

数据增强方法小汇总

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。提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。
Fly-Pluche·2023-01-11 16:11

【项目复现和部署】《pytorch-CycleGAN-and-pix2pix》

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix项目复现和部署虽然之前在家里学习了一阵子，但是仅仅停留在理论基础，实际项目部署真的一点也不会，多亏了一位师兄的帮助才让让我得以复现这段代码（非常感谢
Titus W·2023-01-11 07:48

动手深度学习13：计算机视觉——语义分割、风格迁移

文章目录一、语义分割1.1语义分割简介1.2PascalVOC2012语义分割数据集1.2.1下载、读取数据集1.2.2构建字典（RGB颜色值和类名互相映射）1.2.3数据预处理1.2.4整合所有组件,读取PascalVOC2012数据集二、转置卷积2.1基本原理2.2转置卷积基本实现2.3填充、步幅和多通道2.4常规卷积与转置卷积的配合使用2.5转置卷积：矩阵变换2.5.1常规卷积的矩阵实现2.
神洛华·2023-01-11 06:16

mmediting工具包中cycleGAN的使用以及训练自己的数据

mmediting使用之cycleGANmmediting简介mmediting安装后的文件夹cycleGAN测试利用cycleGAN训练自己的数据mmediting简介MMEditing是OpenMMLab
HNU_刘yuan·2023-01-10 15:45

非成对图像翻译(Unpaired Image-to-Image Translation)部分经典论文汇总

[link]AnOverviewofImage-to-ImageTranslationUsingGenerativeAdversarialNetworksICCV[link][code][blog][CycleGAN
xiongxyowo·2023-01-10 11:30

ECCV 2022 Oral | CCPL: 一种通用的关联性保留损失函数实现通用风格迁移

介绍了一个通用的损失函数CCPL，其能够应用于所有基于训练的风格迁移网络，并能够提升网络在艺术化，照片化，以及视频风格迁移中的表现。
我爱计算机视觉·2023-01-10 11:28

初学者之路—————Cycle GAN

CycleGAN主要是用于非成对图像转换，简而言之，就是不需要成对具有对应关系的图像进行风格转换，而只需要非成对的目标图像和原始图像即可。
MapleCL·2023-01-09 19:29

论文记录3_CycleGAN-损失函数部分

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593文章目录网络架构损失函数网络架构损失函数生成对抗损失：生成器G的目标是将X空间中的样本转化成Y空间中的样本，将学习X->Y的映射。根据交叉摘损失，可以构造下面的损失函数D为判别器，输出值[0,1]，Dy=1代表输出来自Y空间引入生成器F，目标是将Y空间中的样本转化为X空间中的样本，学习Y->X的映射。F的损失函数与G相似。循
zxm_·2023-01-09 06:59

深度学习是怎么工作的

NLP）填词问答生成诗歌词法、语法分析，错误修正文本分类、文本摘要情感分析、代码生成、代码解析图像领域OCR图片分类目标检测目标分割（同类目标分割、实例目标分割）图像生成（人脸图像生成、动漫图像生成、风格迁移
EulerBlind·2023-01-07 22:16

cycleGAN图像修复实战

1.男人转女人数据集请大家把数据集下载好：https://pan.baidu.com/s/1WEowSXnl5EvQuChhyUKmkg--data#用于放置测试的图片，或者是你在训练之后需要转换的图片--datasets#用于放置训练需要的图片--pretrained#用于存放训练好的模型，就是.pb文件--checkpoints#训练时保存的数据2.预处理数据集这里我把目录通过图片方式给大家看
佩in·2023-01-07 19:25

生成属于你自己的字库——《RD-GAN》ECCV论文解析

今天看一篇few-shot的字体风格迁移论文，全名《RD-GAN:Few/Zero-ShotChineseCharacterStyleTransferviaRadicalDecompositionandRendering
哎呦不错的温jay·2023-01-07 19:16

论文pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

github源代码：GitHub-junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix:Image-to-ImageTranslationinPyTorch论文详解：http://t.csdn.cn
Abstract_zhw·2023-01-07 08:47

CycleGAN学习笔记

CycleGAN学习笔记文章目录CycleGAN学习笔记一、CycleGAN的应用二、CycleGAN和pix2pix的不同：三、GAN——GenerativeAdversarialNetworks2.1
欢天喜地小姐姐·2023-01-06 22:22

CycleGAN——loss解析及更改与实验

CycleGAN（五）loss解析及更改与实验2019年04月01日11:25:05邢翔瑞版权声明：转载注明出处：邢翔瑞的技术博客https://blog.csdn.net/weixin_36474809https
二亩三分地·2023-01-06 22:51

万物皆可GAN ---普通GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD的比较以及演变过程

这里写目录标题第1章传统计算机视觉基本原理（图像的建模）1.1传统的计算机视觉1.2不足第2章基于深度学习DNN的计算机视觉的基本原理（图像的判定）2.1基于深度学习的计算机视觉DNN2.2DNN的不足第3章常规生成对抗网络GAN的基本原理（不受控的图像的生成）3.1常规生成对抗网络GAN3.2生成对抗网络的创作本质3.3生成对抗网络的不足3.4GAN网络的改善的目标第4章pix2pix网络的基本
啊菜来了·2023-01-06 22:20

图像生成系列论文研读笔记——CycleGAN

前言CycleGAN致力于解决图像到图像映射的问题，主要用于风格迁移。可以进行非成对（unpaired）的图像到图像的转换。
TracelessLe·2023-01-06 22:49

CycleGAN模型——pytorch实现

#输入图像shape默认为(3,256,256)classDiscriminator(nn.Module):#定义判别器def__init__(self):#初始化方法super(Discriminator,self).__init__()#继承初始化方法self.conv1=nn.Conv2d(3,64,4,2,1)#convself.conv2=nn.Conv2d(64,128,4,2,1)#
Peach_____·2023-01-06 22:48

Towards Ultra-Resolution Neural Style Transfer via Thumbnail Instance Normalization

碎碎念：毕设打算做风格迁移的，然而没有接触过这方面，记录一下qwqAbstract基于现有的风格迁移框架处理高分辨率有以下缺点：内存成本笔触过小针对上述两点问题，本文提出Ultra-ResolutionStyleTransfer
看到我请叫我去学java吖·2023-01-06 08:07

在自己的数据集上实现CycleGAN（pytorch linux）

代码https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix参考文章https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article
Iofal·2023-01-04 11:39

Cyclegan 具体实现值得关注的问题

论文链接：pytorch开源代码：目录1.应用场景2.数据处理3.网络结构3.1生成器3.2判别器4.损失函数4.1生成器损失4.2判别器损失5.训练策略6.其他1.应用场景不属于强监督，图像之间无需完全匹配，可实现图像风格转换。2.数据处理数据处理包括：数据扩充和数据归一化3.网络结构包括生成器及判别器，生成器用来实现图像风格A与图像风格B之间的相互转换，生成器有两个分别为图像风格A->图像风格
俭任G·2023-01-04 11:07

CycleGan总结及简易复现

CycleGan总结及代码简易复现简介拓展：回归损失函数的对比：L1loss,L2loss（MSE）以及SmoothL1Loss的对比CycleGan网络结构CycleGan论文地址：https://arxiv.org
.joker.·2023-01-04 11:29

如何利用CycleGAN实现男女性别转换

介绍CycleGAN网络具有很强大的风格迁移功能。能够实现非常深层次的风格转换。比如男性图片女性化或者女性图片男性化。先上效果图：下面简单谈一谈实现原理。
Einstellung·2023-01-04 11:28

CycleGAN的简单实现（pytorch）

CycleGAN是于2017年发表在ICCV上的由GAN发展而来的一种无监督机器学习算法，是一种实现图像风格转换功能的GAN网络，在此之前存在着pix2pix实现图像风格转换，但pix2pix具有很大的局限性
欲揽星河·2023-01-04 11:57

深度学习——基于TensorFlow的生成模型实验

风格迁移和对抗生成网络风格迁移：风格迁移，就是在开始前使用两张图片，一张图片作为风格图片，一张图片作为内容图片，我们将风格图片的风格和内容图片的内容提取出来，通过我们的网络模型进行训练，将其组合成一个新的图片
爱摸鱼的伪程序猿·2023-01-03 11:45

自监督学习（Self-supervised Learning）

前段时间在杭州参加华尔兹，在会场听报告和看Poster的时候，我发现AI领域的论文研究不再跟前几年一样专注于某个特定的任务提出全监督的网络模型（比如语义分割、目标检测和风格迁移等）。
乐乐lelele·2023-01-02 10:25

深度有趣 | 30 快速图像风格迁移

简介使用TensorFlow实现快速图像风格迁移（FastNeuralStyleTransfer）原理在之前介绍的图像风格迁移中，我们根据内容图片和风格图片优化输入图片，使得内容损失函数和风格损失函数尽可能小和
weixin_33966365·2022-12-31 07:41

GAN英雄联盟双城之战风格迁移

双城之战风格迁移写在前面数据链接地址如何自己制作写在后面写在前面导师课程需要，让我写个有关GAN的项目指导书。
iiiiiiimp·2022-12-31 07:38

基于深度学习的识别系统APP设计（手写数字、静态图像、实时图像、动态图像、图像迁移、单词语音识别）

模型实现相册图片的图像分类使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类使用graph-tiny-yolo-voc模型实现实时图像目标检测使用stylize_quantized模型实现图像风格迁移使用
biyezuopinvip·2022-12-30 15:54

【论文阅读】风格迁移——UGATITU

UGATITU：UnsupervisedGenerativeAttentionalNetworkswithAdaptiveLayer-InstanceNormalizationforImage-to-ImageTranslation论文链接:Arxiv作者及团队：JunhoKim,MinjaeKim,HyeonwooKang,KwangheeLee；ClovaAIResearch,NAVERCor
小粽子~·2022-12-30 10:13

深度学习——样式迁移（笔记）

合成图像是风格迁移过程中唯一需要更新的变量X，即是风格迁移所需迭代的模型参数。
钟楼小奶糕6·2022-12-30 10:36

keras神经风格迁移_深度学习入门 | 第六章：经典卷积神经网络：迁移学习

点击关注了解更多精彩内容！！6.5迁移学习通过第5章和第6章的学习，我们掌握了很多新的深度学习模型的知识，这些都是前人智慧的结晶，可想而知，在未来还会有更多优秀的深度学习模型被开发出来，每个都学习显然不现实。此外，深度学习的训练又需要极其昂贵的硬件资源，这让很多科研工作者望而却步。因此为了解决人们在学习深度学习时遇到的种种困难，有人提出了迁移学习的概念，它能够帮助我们站在前人的肩膀上，继续前进。本
皮皮波·2022-12-29 16:45

图像迁移风格保存模型_用TensorFlow.js在浏览器中部署可进行任意图像风格迁移的模型...

风格迁移一直是很多读者感兴趣的内容之一，近日，网友ReiichiroNakano公开了自己的一个实现：用TensorFlow.js在浏览器中部署可进行任意图像风格迁移的模型。让我们一起去看看吧！
zhu hao·2022-12-29 12:38

可逆网络风格迁移-解决内容泄漏问题 [CVPR 2021] ArtFlow: Unbiased Image Style Transfer via Reversible Neural Flows

[CVPR2021]ArtFlow:UnbiasedImageStyleTransferviaReversibleNeuralFlowsJieAn1∗SiyuHuang2∗YibingSong3DejingDou2WeiLiu4JieboLuo11UniversityofRochester2BaiduResearch3TencentAILab4TencentDataPlatform[pdf][Gi
Phoenixtree_DongZhao·2022-12-29 12:37

2021-CVPR-风格迁移 Drafting and Revision

2021-CVPR-DraftingandRevision:LaplacianPyramidNetworkforFastHigh-QualityArtisticStyleTransfer简介文章信息摘要Introduction相关工作略方法主体网络结构DraftingNetwork结构ADAINRevision结构总结贡献如下实验结果客观评价主观评价效果图简介文章信息论文名称英文：Drafting
略孤狼·2022-12-29 12:05

汉字风格迁移篇---基于对位法的中国书法生成方法

摘要:特定书法家的书法作品往往只包含有限的字数，而不是排版所需的全套汉字，不符合实际需要。因此，有必要为书法家开发一套完整的书法文字。最近流行的大多数生成书法字符的方法都是基于深度学习，使用端到端方法生成目标图像。基于深度学习的方法在打印字体与目标字体结构有显著差异时，通常会出现笔画结构转换不成功的问题。本文提出了一种基于对合的书法字符生成模型，实现了印刷字体到目标书法字体的转换。我们对Pix2P
啊菜来了·2022-12-29 12:34

汉字风格迁移篇---Fontfusion用于广义稳定字体融合网络的解纠缠表示学习gan

文章目录AbstractINTRODUCTIONRELATEDWORKImagetoimagetranslationDisentangledrepresentationsMETHODDESCRIPTIONFontgenerationmoduleFuzzysuperviseddiscriminatorLossfunctionStylelossSkeletonlossReconstructionlos
啊菜来了·2022-12-29 12:34

风格迁移篇--AdaAttN：重新审视任意神经风格转移中的注意机制

本文提出了一种新的注意力和归一化模块，称为自适应注意力归一化：AdaAttN，实现了最先进的任意图像/视频风格迁移，性能优于SANet、AdaIN等网络，代码已开源。
啊菜来了·2022-12-29 12:33

风格迁移篇-AdaIN --使用自适应实例规范化实时传输任意样式

文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Background3.1.BatchNormalization3.2.InstanceNormalization3.3.ConditionalInstanceNormalization4.InterpretingInstanceNormalization5.AdaptiveInstanceNormalization
啊菜来了·2022-12-29 12:33

风格迁移篇---SAnet：风格注意网络下的任意风格转换

这里写目录标题Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.NetworkArchitecture3.2.SANetforStyleFeatureEmbedding3.3.FullSystem4.ExperimentalResults4.1.ExperimentalSettings4.2.ComparisonwithPriorWork4.3.Abla
啊菜来了·2022-12-29 12:33

图像风格迁移---基于多适应网络的任意风格传输

风格迁移方法首先学习内容和内容和风格引用的风格表示，然后生成由这些表示指导的程式化图像。本文提出了包含两个自适应(SA)模块和一个自适应(CA)模块的多自适应网络:SA模块自适应地分离内容和风格表征
啊菜来了·2022-12-29 12:58

【生成对抗网络 论文泛读】……pix2pix & pix2pixhd……

点我下载pix2pixhd：点我下载Pix2pix论文题目：：Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks这是一个条件生成网络，他跟cyclegan
深度不学习！！·2022-12-29 11:53

[人工智能-深度学习-63]：生成对抗网络GAN - 图片创作：普通GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD的演变过程

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122015783目录第1章传统计算机视觉基本原理（图像的建模）1.1传统的计算机视觉1.2不足第2章基于深度学习DNN的计算机视觉的基本原理（图像的判定）2.1基于深度学习的计算机视觉DNN2.
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-29 11:51
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