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CycleGAN

这篇文章理解自知乎上两篇文章：带你理解CycleGAN，并用TensorFlow轻松实现可能是近期最好玩的深度学习模型：CycleGAN的原理与实验详解GAN补充深度生成模型的分类树如下：可以根据极大似然原理学习的深度生成模型

申申申申申申·2023-04-18 08:17

使用自己的数据集测试Unbiased Mean Teacher for Cross-domain Object Detection

要复现UnbiasedMeanTeacherforCross-domainObjectDetection（UMT），首先要正确运行CycleGAN。

CoatiCoati·2023-04-17 18:07

【13】parser.add_argument+利用GPU训练

/datasets/maps是给前面的dataroot赋值，maps_cyclegan是给前面的name赋值，cycle_gan是给前面的model赋值。③

cocapop·2023-04-09 21:47

2021-08-17-Deep MR to CT Synthesis using Unpaired Data(MICCAI Workshop 2017)-有代码

2021-08-17-DeepMRtoCTSynthesisusingUnpairedData(MICCAIWorkshop2017)-有代码CycleGAN的代码链接：https://github.com

大虎甜面酱·2023-04-08 05:56

crowd counting_[crowd_counting]-SFCN-CVPR2019&&GCC dataset

数据集数据集下载地址：https://gjy3035.github.io/GCC-CL/gjy3035.github.io（2）提出了在如何在GCC上train，然后在传统的通用数据集上test的迁移学习方案，方案基于CycleGAN

weixin_39657094·2023-04-06 14:54

深入理解生成对抗网络（GAN 基本原理，训练崩溃，训练技巧，DCGAN，CGAN，pix2pix，CycleGAN）

文章目录GAN基本模型模型GAN的训练模式崩溃训练崩溃图像生成中的应用DCGAN：CNN与GAN的结合转置卷积DCGANCGAN：生成指定类型的图像图像翻译中的应用pix2pix：有监督图像翻译CycleGAN

如松茂矣·2023-04-06 11:23

CNN输出尺寸公式与感受野计算公式；何为感受野（receptive field）？何为Scale？

Conv2D后，featuremap的输出大小为其中，N为原图尺寸，F为Filter/Kernelsize.一下图片截图自stanfordcs231n图片.png图片.png图片.png感受野尺寸计算在读CycleGAN

Williamongh·2023-03-29 14:42

《Augmented CycleGAN: Learning Many-to-Many Mappings from Unpaired Data》读后感

介绍经典的CycleGAN的主要缺陷是只能在领域之间学习一对一的mapping，也就是每一种输入都只会有单种的输出图像。而本文作者相信域之间的大部分关系都是十分复杂的，倾向于多对多的mapping。

Jeffery_李俊峰·2023-03-15 00:31

Python实现复制图片到指定文件夹并按顺序重新命名

该数据集有360个文件夹每个文件夹下面有数量不等的照片：解决代码如下：importosimportshutilpath1=r"F:\cyclegan\新建文件夹\Data

·2023-03-13 00:18

cycleGAN算法解读

本文参考：https://blog.csdn.net/Mr_health/article/details/1125456711CycleGAN概述CycleGAN：循环生成对抗神经网络，是一种非监督学习模型

benben044·2023-03-10 15:43

CycleGAN代码使用入门

、下载代码3、程序运行（1）数据集（2）运行visdom（3）本地执行train.py文件（4）ECS服务端运行train.py（5）测试模型效果4、自己的数据集进行训练1、下载数据集Indexof/cyclegan

benben044·2023-03-10 15:12

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

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

【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

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

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

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

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

【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

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

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

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

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

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

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