文件名称:
NeuralStyleTransfer:基于VGG19模型的神经风格转换-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：神经风格转移
基于VGG19模型的神经风格Trnasfer
:star: 在GitHub上为这个项目加注星标-它会有所帮助！
是GAN应用程序中最好的例子之一。 它可以改善输入的低分辨率图像的质量。 作为生成器，此GAN使用SRResNet （超高分辨率残留网络）。 为了提供更好的输出图像质量，网络在三种不同的损失函数上进行训练。
表中的内容
评估
您可以在图像上评估经过预训练的超分辨率GAN 。 为此，请使用eval.py
训练
数据库
超分辨率甘练得从STL10数据集torchvision.dataset 。
发电机预热
在训练生成器和鉴别器之前，我们应该在具有像元损失函数的数据集上对Ganarator进行预训练。
有关生成器的预热，请参见“ ”。
鉴别器训练
发电机预热后，我们将对发电机和鉴别器的损失功能进行培训。 生成器损失包括对抗性损失（伪造预测与目标之间的BCE损失），基于模型
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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