Cyclegan

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

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

【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

GAN,CycleGAN,starGAN,CycleGAN-VC,starGAN-VC

GANGAN有两个网络，一个是generator，一个是discriminator，通过两个网络互相对抗来达到最好的生成效果。公式：先固定G，来求解最优的D对于一个给定的x，得到最优的D如上图，范围在(0,1)内，把最优的D带入可以得到JSdivergence是KLdivergence的对称平滑版本，表示了两个分布之间的差异现在我们需要找个G，来最小化观察式子可以发现，当PG(x)=Pdata(x
W_Ria·2022-12-28 08:51

pix2pix/CycleGAN生成图片上有像破洞的伪影 参考解决方法

之前训练pix2pix和CycleGAN就经常遇到这个问题，不知道怎么回事。
两只程序猿·2022-12-26 11:14

无监督去雨论文（一）：DerainCycleGAN: Rain Attentive CycleGAN for Single ImageDeraining and Rainmaking

DerainCycleGAN:RainAttentiveCycleGANforSingleImageDerainingandRainmaking[pdf(short)][TIP(long)]这篇文章原版arxiv是一个比较粗糙的版本（公式错误，图片错误，参考文献格式也不统一），本博客在创作时，对大部分瑕疵做了修正和声明。本博客的目的是提供快速阅读本文的功能，如感兴趣可继续阅读其TIP版本（也有一些
Phoenixtree_DongZhao·2022-12-25 19:39

三维图像分类、语义分割和重建

神经网络的优势1.2.1三维图的构成1.2.2多视觉图像1.2.3点云1.2.4图模型1.3图像分类和语义分割1.4三维重建1.4.1问题陈述和分类1.4.2常用的算法介绍2案例分析2.1分类和分割网络2.1.1cycleGAN2.1.2pointNet
邢源·2022-12-22 23:41

ds证据理论python实现_CartoonGAN理论分析以及Python实现

是将一般的图片转换为卡通的图片，可以说是CycleGAN之类的应用版。其中提到了几个改进的技术点，比较有特点，且效果不错。值得注意的是
weixin_39837867·2022-12-22 19:46

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

文章目录一、TypicalGAN二、WGAN三、ImprovedGAN(WGAN-GP)四、ConditionalGAN(CGAN)五、CycleGAN六、DCGAN参考文章论文连接：必读的10篇关于GAN
Lydia.na·2022-12-22 08:06

深度学习中模型结构可视化的两个方法

本文主要说两个方式torchsummary库关于一个可视化的函数，原文链接是：可视化（输出pdf）由于我们需要展示，这里我使用CycleGAN的利用残差块的生成器代码如下：classResidualBlock
地平线here·2022-12-13 13:38

读论文-基于循环gan特征增强的夜间车辆检测 Feature Enhancement Based on CycleGAN forNighttime Vehicle Detection

首先，基于CycleGAN构建FTE模块，提出多尺度特征融合，增强夜间车辆特征检测;通过融合不同的卷积层，将黑夜和白天的特征结合
elkluh·2022-12-11 18:15

【热成像超分辨率】略读Thermal Image Super-resolution: A Novel Architecture and Dataset

要点1本文提出了一种新的CycleGAN结构有用热成像的超分辨率，并且提出了一个thermal图像的超分辨数据集（含有三种不同分辨率的数据集，是用三个不同的Thermal传感器拍的）。
几维wk·2022-12-11 11:37

图像风格迁移基础入门及实践案例总结

目录１图像的不同风格２何为图像风格迁移２.１基础概念及方法２.２示例３图像风格迁移的典型研究成果３.1deep-photo-styletransfer３.2CycleGAN３.3U-GAT-IT４风格迁移演进趋势
乘风万万里·2022-12-11 01:34

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释 超详细）

觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs，GenerativeAdversarialNets),由IanGoodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐变得擅长创建看起来真实
showswoller·2022-12-10 09:34

深度学习机器学习面试题——GAN

GAN为什么不好收敛为什么GAN中的优化器不常用SGD生成对抗网络在哪里用到的，起什么作用，损失函数是什么训练GAN的一些技巧说说GAN的训练过程Pix2pix和cycleGan的区别文章目录深度学习机器学习笔试面试题
冰露可乐·2022-12-09 09:14

GAN学习记录（五）——循环生成对抗网络CycleGan

循环生成对抗网络CycleGan实现风格迁移datasethttps://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/vangogh2photo.zipGitHub
云溪龙·2022-12-08 14:31

机器学习-37-GAN-04-Unsupervised Condition GAN(无监督有条件GAN：Direct Transformation，Projection to Comon Space)

文章目录UnsupervisedConditionGANUnsupervisedConditionalGenerationDirectTransformation(直接转)利用判别网络利用预训练网络CycleGAN
迷雾总会解·2022-12-08 12:16

用于图像去雾的无监督条件解开网络【UNSUPERVISED CONDITIONAL DISENTANGLE NETWORK FOR IMAGE DEHAZING】

贡献：1、添加条件解开网络改进了CycleGAN的单图像去雾，该网络在合成数据集上优于现有的基于CycleGAN的去雾模型。
迁 凉·2022-12-08 07:33

基于MindSpore的CycleGAN介绍和实现

前言我们这次介绍下著名的CycleGAN，同时提供了基于MindSpore的代码，方便大家运行验证。
Tianyi Li 1997·2022-12-05 17:21

CycleGan论文代码复现流程及问题合集

1.首先配置环境：tensorflow：2.0.0+keras：2.3.1+python：3.5/3.62.gitclone3.在该目录下，建立dataset文件夹，将下载的数据集都放在里边4.建立训练集和测试集(这一步不用做呀！)然后就可以打开pycharmRUN啦！第一次运行肯定会遇到好多包都没有（nomodulenamedXXXX），缺啥安啥就行cv2——opencv-python5.Jup
要开森呀·2022-12-05 10:35

2020李宏毅机器学习笔记-Generative Adversarial Network - Unsupervised Conditional Generation

UnsupervisedConditionGAN2.UnsupervisedConditionalGeneration2.1DirectTransformation2.1.1利用判别网络2.1.2利用预训练网络2.1.3CycleGAN2.2ProjectiontoCommonSpace2.2.1
ZN_daydayup·2022-12-05 09:52

Chapter2-2_Voice Conversion(CycleGAN and StarGAN)

文章目录1内容简述2CycleGAN3StarGAN本文为李弘毅老师【VoiceConversion-CycleGANandStarGAN】的课程笔记，课程视频youtube地址，点这里(需)。
zjuPeco·2022-12-05 09:21

【研究生工作周报第十四周】

学习目标：例如：CycleGAN论文以及源码学习内容：CycleGAN网络模型CycleGAN损失函数模型优化方法InstanceNormalization学习时间：8.7~8.13学习产出：CSDN技术博客
wangyunpeng33·2022-12-01 20:50

CycleGan人脸转为漫画脸，牛掰的知识又增加了！| 附代码

作者|李秋键责编|Carol出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）近几天一个GitHub项目火遍了朋友圈，那就是卡通头像AI生成小程序。如下图所见：而这个项目的基本原理是用python搭建的GAN算法模型，进行训练得出。而所谓的GAN就是指生成对抗网络深度学习模型。网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）。有两个数据域分别为X,Y。G负责把X域中的数据
我爱计算机视觉·2022-12-01 09:31

(六)将样式转换模型从TensorFlow转换为TensorFlow Lite

TensorFlowLite模型下一步下载g_model_BtoA_005730.zip-124.8MB下载g_model_AtoB_005730.zip-124.8MB介绍在本系列文章中，我们将展示一个基于循环一致对抗网络(CycleGAN
寒冰屋·2022-12-01 09:25

Pix2Pix(2017)+CycleGAN+Pix2PixHD

GAN常规的深度学习任务如图像分类、目标检测以及语义分割或者实例分割，这些任务的结果都可以归结为预测。图像分类是预测单一的类别，目标检测是预测Bbox和类别，语义分割或者实例分割是预测每个像素的类别。而GAN是生成一个新的东西如一张图片。图像到图像的转换是一个图像合成任务，它要求生成一个对给定图像受控修改后的新图像。图像到图像的转换是一种视觉图形问题，其目的是使用对齐图像对的训练集，学习输入图像和
studyeboy·2022-12-01 05:08

深度学习系列33：有标签的CGAN：Pix2Pix/Pix2PixHD/cycleGAN

1.从GAN到CGANGAN的训练数据是没有标签的，如果我们要做有标签的训练，则需要用到CGAN。对于图像来说，我们既要让输出的图片真实，也要让输出的图片符合标签c。Discriminator输入便被改成了同时输入c和x，输出要做两件事情，一个是判断x是否是真实图片，另一个是x和c是否是匹配的。在下面两个情况中，左边虽然输出图片清晰，但不符合c；右边输出图片不真实。因此两种情况中D的输出都会是0。
IE06·2022-12-01 05:01

[Pytorch系列-63]：生成对抗网络GAN - 图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - 代码总体架构与总体学习思路

文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121940011目录第1章理论概述1.1普通GAN,pix2pix,CycleGAN
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-01 05:29

Cycle-Dehaze：用于单图像去雾的增强型 CycleGAN（2018_CVPR）

优点：1、通过非配对方式提供干净和朦胧的图像来训练网络2、一个端到端网络，不依赖于大气散射模型参数的估计方法：1、结合循环一致性和感知损失来增强CycleGAN公式2、由于图像去雾都是低分辨率模型，应用双三次缩减获得低分辨率输出
迁 凉·2022-12-01 00:15

GAN变种介绍 - DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-Attention GAN、BigGAN

GAN变种介绍-DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-AttentionGAN、BigGAN一、DCGAN二、InfoGAN三、CycleGAN四、WGAN五、Self-AttentionGAN
muxinzihan·2022-11-30 21:29

史上最全MNIST系列（七）——GAN和DCGAN在MNIST上的Pytorch实现

文章目录一、理论1.1认识GAN1.2GAN应用实例1.2.1图像超分辨率-SRGAN1.2.2去除马赛克-pix2pix1.2.3CycleGAN1.3GAN的优点1.4GAN的缺点二、原始GAN的网络结构
wa1tzy·2022-11-30 21:28

【论文笔记】Nonparallel Emotional Speech Conversion Using VAE-GAN 基于VAE-GAN的非平行情感语音生成

关键字：语音生成、语音情感、生成对抗网络、自编码器摘要概括：采用GAN模型生成情感语音主要内容：本文采用的是VAE-GAN框架，采用encoder提取内容相关表示，采用监督的方式提取情感相关信息，利用CycleGAN
你的宣妹·2022-11-30 08:07

CycleGAN及其基于TensorFlow的实现

CycleGAN打破了这个限制。CycleGAN是加州大学伯克利分校的一项研究成果
Wanderer001·2022-11-28 10:41

基于Mxnet实现GAN-CycleGAN【附部分源码】

文章目录前言一、CycleGAN是什么二、代码实现1.引入库2.网络构建3.数据加载器4.模型训练1.优化器设置2.损失函数定义3.循环训练4.模型保存5.模型预测三、函数主入口四、训练效果展示前言本文基于
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:17

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

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

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

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

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

【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

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

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
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