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搜索资源列表

  1. GAN-keras:里面包含许多GAN算法的Keras源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. GAN生成对抗网络在Keras当中的实现 注意事项 建立了一个新库可用于生成自己的图片文件，连接如下，具体gan种类为DCGAN： : 执行过程可参考对应博客或README.md， //blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/110526044 目录 所需环境 张量流gpu == 1.13.1 keras == 2.1.5 仓库内容 甘 dcgan gan 阿根 柯根 srgan Cyclegan-keras Cyclega

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_42151305

  1. CycleGAN:Pytorch实现CycleGAN-源码

  2. 循环GAN Pytorch实现CycleGAN :star:在GitHub上为这个项目加注星标-它会有所帮助！ 是将一个图像的到另一个图像的任务。它通过使用一些预训练模型的功能来实现。在这种情况下，使用在ImageNet上预训练的VGG19这样的基本模型。首先，我们从VGG19网络的某些层创建我们自己的模型。然后，通过将网络中的梯度添加到输入图像中，可以得到具有转移样式的结果图像。 表中的内容 编译模型 如上所述，首先，我们应该从预先训练的模型中编译模型。在这种特殊情况下，使用了VGG19

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42144554

  1. contrastive-unpaired-translation:对比性的非配对图像到图像翻译，比cyclegan更快，更轻松的训练（ECCV 2020，在PyTorch中）-源码

  2. 对比非成对翻译（CUT） | | | 我们提供了基于补丁式对比学习和对抗学习的不成对图像到图像翻译的PyTorch实现。 没有使用手工制作的损耗和逆网络。 与相比，我们的模型训练更快，内存占用更少。 另外，我们的方法可以扩展到单个图像训练，其中每个“域”仅是单个图像。 ， ，，加州大学伯克利分校和Adobe Research 在ECCV 2020中 伪代码 import torch cross_entropy_loss = torch . nn . CrossEntropyLoss ()

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42151772

  1. pytorch-gans：GAN（生成对抗网络）的PyTorch实现。 DCGAN，Pix2Pix，CycleGAN，SRGAN-源码

  2. 在PyTorch和PyTorch Lightning中生成深度学习模型的实现 DCGAN 论文： 作者：Alec Radford，Luke Metz，Soumith Chintala 代码（PyTorch）： 由 码（闪电）： 由 去做 DCGAN Pix2Pix 循环GAN SRGAN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42169971

  1. cgan-face-generator：使用cGAN（pix2pix）模型从草图生成人脸-源码

  2. 使用cGAN的人脸生成器（后端） 我们提出并使用cGAN模型（ ）进行了实验，以从草图生成人脸。 数据是从数据集中准备的，其中包括8303张女性面部图像。 此是将模型与 Python Web框架集成的后端部分。 它提供RESTful-API请求并返回生成的图像。 披露：模型实现由junyanz用。 查看他的项目 。 我们将其用于保留研究和实施。 要求 在 3 ： pip install flask 所有培训部分均在 git clone https://github.com/juny

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42110070

  1. pytorch-CycleGAN-and-pix2pix：PyTorch中的图像到图像翻译-源码

  2. PyTorch中的CycleGAN和pix2pix 新增内容：请检查（CUT），这是我们新的非成对图像到图像翻译模型，可实现快速且高效存储的培训。 我们为未配对和配对的图像到图像转换提供PyTorch实施。 该代码被写了和，并支持。 这种PyTorch实施产生的结果可与原始Torch软件相比，甚至更好。 如果您想重现与论文相同的结果，请在Lua / Torch中查看原始的和代码。 注意：当前软件可与PyTorch 1.4配合使用。 检查出支持PyTorch 0.1-0.3的较旧。 您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42138408

  1. PyTorch-CycleGAN：CycleGAN的清晰可读的Pytorch实现-源码

  2. pytorch-CycleGAN 一个清晰易读的CycleGAN的Pytorch实现（ ） 先决条件 该代码旨在与Python 3.6.x ，尚未在以前的版本中进行过测试 按照的说明进行当前设置 在漂亮的Web浏览器视图中绘制损耗图并绘制图像 pip3 install visdom 训练 1.设置数据集 首先，您需要下载并设置数据集。 最简单的方法是使用UC Berkeley信息库中已经存在的数据集之一： ./download_dataset 有效的是：apple2orange，summ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：482304
    • 提供者：weixin_42129797

  1. pix2pix：使用条件对抗网进行图像到图像的翻译-源码

  2. pix2pix | | 火炬实现，用于学习从输入图像到输出图像的映射，例如： 条件对抗网络的图像到图像翻译，，， CVPR，2017年。 在某些任务上，可以在较小的数据集上相当快地获得不错的结果。 例如，要学习生成立面（如上所示的示例），我们仅对400张图像进行了约2个小时的训练（在单个Pascal Titan X GPU上）。 但是，对于更棘手的问题，重要的是要对更大的数据集进行训练，并且需要花费数小时甚至数天的时间。 注意：请检查我们的pix2pix和CycleGAN的实现。 P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_42175776

  1. CycleGAN：可以从绘画中生成照片，将马匹变成斑马，进行样式转换等的软件-源码

  2. 循环GAN | 火炬实现，用于在没有输入输出对的情况下学习图像到图像的转换（ ），例如： 新增内容：请检查（CUT），这是我们新的非成对图像到图像翻译模型，可实现快速且高效存储的培训。 *， *，， 加州大学伯克利分校伯克利分校AI研究实验室在ICCV 2017中。（*等额捐款） 该软件包包括CycleGAN， 以及其他方法，例如 / 和Apple的论文。 该代码被写了和。 更新：请检查CycleGAN和pix2pix的实现。 PyTorch版本正在积极开发中，其结果可与该Torch版本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42098892

  1. MultiRegEval:多峰生物医学图像配准方法评估框架-源码

  2. 多峰生物医学图像配准方法评估框架 纸张代码 开放获取数据：数据 概述 该存储库为多模式生物医学注册提供了开源的定量评估框架，旨在促进未来研究的开放性和可重复性。 是调用注册方法并计算其性能的主要脚本。 包含评估数据集的详细描述，以及自定义评估数据集的说明。 *.sh脚本提供了设置大规模评估的示例。 和可用于绘制注册效果并可视化模态转换结果（有关示例，请参见）。 每个文件夹都包含方法的修改后的实现，该方法的测试与该评估框架的兼容性（有关详细信息，请参见）。 其他文件应该是不言自明的，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：544768
    • 提供者：weixin_42149153

  1. CycleGAN-VC2:CycleGAN（语音克隆语音转换）进行的语音转换-源码

  2. CycleGAN-VC2-PyTorch | 这段代码是用于纸张的PyTorch实现： ，是有关语音转换/语音克隆的工作。 数据集 风投 中国男性演讲者（AISHELL 和） 用法 训练 例子 演示版 参考 更新 2020.11.17 ：修复的问题：重新实施第二步的逆向损失。 2020.08.27 ：通过添加第二步的逆向性损失 循环GAN-VC2 为了推进非并行VC的研究，我们提出了CycleGAN-VC2，它是CycleGAN-VC的改进版本，结合了三种新技术：改进的目标（两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：weixin_42100971