cyclegan专题
G6 - CycleGAN实战
🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/) 目录 理论知识CycleGAN能做什么 模型结构损失函数 模型效果总结与心得体会 理论知识 CycleGAN能做什
基于CycleGAN的图像风格转换
基于CycleGAN的图像风格转换 1.导入所需要的包和库：2.将一个Tensor转换为图像：3.数据加载：4.图像变换：5.加载和预处理训练数据：6.定义了一个残差块：7.生成器：8.判断器：9.数据缓存器：10.执行生成器的训练步骤：11.训练判别器：12.损失打印，存储伪造图片： 1.导入所需要的包和库： from random import randintimport
现代黑科技版“指鹿为马:使用CycleGAN实现男女“无痛变性”
在秦朝末期，奸臣赵高一手遮天，为了显示自己的权势与力量，他在众人面前指着一头鹿说那是马，大家畏惧赵高的权势，明知那是鹿却不得不配合赵高说那是马，这就是经典成语”指鹿为马“的出处。 在光天化日之下，罔顾事实强行将A说成B，除非你有权有势，别人都依附于你，你才有可能做得到，要不然大家都会认为你傻逼。例如像我这样的平头百姓在大街上指着一个五大三粗，满脸胡渣子的大男人说那是个窈窕大美女，你会不会觉得我傻
Domain Adaptation模型，pix2pix，CycleGAN 原理简介
一、Domain Adaptation 简述 Domain Adaptation是机器学习和计算机视觉领域的一个研究分支，主要处理如何将在一个领域（源域）上学习到的知识或模型，有效地应用到另一个不同但相关的领域（目标域）。由于源域和目标域的数据分布可能存在较大的差异，直接应用源域模型到目标域可能会导致性能下降。因此，Domain Adaptation的目标是找到一种方法，减小源域和目标域之间的差
gan, pixel2pixel, cyclegan, srgan图像超分辨率
文章目录 1.gan2.DCgan3.cgan4.pixel2pixel（Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks）5.CycleGAN6.Deep learning for in vivo near-infrared imaging11..Photo-Realistic Single Image Sup
PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现
PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现 0. 前言1. CycleGAN 基本原理2. CycleGAN 模型分析3. 实现 CycleGAN小结系列链接 0. 前言 CycleGAN 是一种用于图像转换的生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)，可以在不需要配对数据的情况下将一种风格的图像转换成另一种风格
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：L1 loss, L2 loss（MSE）以及Smooth L1 Loss的对比CycleGan网络结构 CycleGan论文地址： https://arxiv.org/abs/1703.10593 简介 2017年以前的GAN都是通过配对好的一组图片去训练模型的，但是想要获得大量的成对图片比较难，而Cy
【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】StarGAN v2论文及其前置：GAN、CGAN、pix2pix、CycleGAN、pix2pixHD、StarGAN学习心得
目录 GANCGANpix2pixCycleGANpix2pixHDStarGAN PaddlePaddle: 百度顶会论文复现营. GAN GAN，即生成对抗网络，其网络结构主要包含一个生成器G和一个判别器D。首先，一个n维噪声输入到模型中，由生成器生成一个fake图像（根据目标而定），接着传入真实图像，resize成与fake图像相同大小，共同输入到判别器D中，送入
CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Network）
CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Network）是一种用于图像到图像转换的深度学习模型。其主要目标是学习两个域之间的映射，例如将马的图像转换为斑马的图像，而无需配对的训练数据。以下是CycleGAN图像到图像转换的关键知识点总结： 1.生成对抗网络（GAN）： 2.CycleGAN基于生成对抗网络结构，其中包含生成器（Gener
【AI】CycleGan对抗生成网络遥感影像生成地图效果测试
今天看到一个有趣的项目，CycleGan对抗生成网络把马生成成斑马，还有一个测试用例是用遥感影像生成平面地图的效果，效果如下图所示，我大学是遥感专业，看到遥感影像就触动了我的原神，于是原神启动，肝一个测试的玩玩。 源码地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 0.准备工作 其实按照官方文档玩，没有什么特别需要准备的
CycleGAN 是如何工作的？
一、说明 CycleGAN即循环对抗网络，是图像翻译成图像的模型；是Pix2Pix模型的扩展，区别在于，Pix2Pix模型需要输入图像和目标图像成对给出训练，CycleGAN则不需要，例如：从 SAR 生成 RGB 图像、从 RGB 生成多光谱图像、从卫星图像生成地图路线等，并且在训练中需要反向逆训练，因此称为循环Gan。 二、介绍 CycleGAN 是
循环生成对抗网络（CycleGAN）
一、说明 循环生成对抗网络（CycleGAN）是一种训练深度卷积神经网络以执行图像到图像翻译任务的方法。网络使用不成对的数据集学习输入和输出图像之间的映射。 二、基本介绍 CycleGAN 是图像到图像的翻译模型，就像Pix2Pix一样。Pix2Pix模型面临的主要挑战是训练所需的数据应该配对，即源域和目标域的图像应该位于相同的位置，并且两个域的图像数量也应该
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型 本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态影像生成、跨模态影像生成、GAN在分类和分割方面的应用等。生成对抗网络与其他方法相比展示出了优越的数据生成能力，使它们在医学图像应
CycleGAN 论文阅读及代码实现
介绍 CycleGAN是2018年发表于ICCV17的一篇论文，可以让2个图片相互转化，也就是风格迁移，如马变为斑马，斑马变为马。 网络结构 CycleGAN总结构有4个网络，第一个为生成网络G:X—>Y;第二个网络为生成网络F:X—>Y。第三个网络为对抗网络命名为Dx，鉴别输入图像是否为X；第四个网络为对抗网络命名为Dy，鉴别输入图像是不是Y。如图，以马(X)和斑马(Y)为例，G网络将马
基于CycleGAN的山水风格画迁移
基于CycleGAN的山水风格画迁移 1、简介 1.1 研究背景及意义 绘画是人类重要的一种艺术形式，其中中国的山水画源远流长，具有丰富的美学内涵，沉淀着中国人的情思。游山玩水的大陆文化意识，以山为德、水为性的内在修为意识，咫尺天涯的视错觉意识，一直成为山水画演绎的中轴主线。从山水画中，我们可以集中体味中国画的意境、格调、气韵和色调。 随着互联网行业的发展，社交媒体逐渐兴起，人们经常在抖音、
循环生成网络 CycleGan 原理介绍
本文旨在解释“循环生成网络”的内部工作原理，以及如何将其应用于解决现实世界中的任务。 介绍 循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。 它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。 例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。 它们比传统的设计/生产/写作软
【论文笔记】cycleGAN：《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》
本文是 cycleGAN 论文《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》的阅读笔记。 论文一上来就给出了该图，从图中可以看到 cycleGAN 可以从源域图像转换为目标域的图像，并保留源域图像的细节，还可以从目标域图像转换回源域图像。 一、摘要 cycleGAN 的主要贡献
Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing
摘要 在这篇文章中，我们提出了一个端到端的网络，称为Cycle-Dehaze，为单一图像去雾问题，它配对的有雾图像和其对应的图像进行训练。也就是说，我们通过以不成对的方式加入干净和模糊的图像来训练网络。此外，所提出的方法不依赖于大气散射模型参数的估计。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
基于CycleGAN的图像季节转换
(1) 季节转换图像数据集简介 下载地址： https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/, 或者 https://www.kaggle.com/datasets/balraj98/summer2winter-yosemite 注意：Kaggle中提供了一些代码案例，keras官网也提供了代码案例，可供参考。
关于CycleGAN源码运行时一直中断的问题解决办法
关于CycleGAN源码运行时一直中断的问题解决办法 在我运行CycleGAN源码时遇到了一个问题，就是在训练的过程中，每次训练迭代到第71次训练就暂停不动了，然而显卡仍在继续工作，于是我查阅相关资料找到了一个解决办法。 解决方案 在源码的options文件夹中找到train_options.py选项，然后将display_id中的default选项改为0，然后再进行训练时就没有出现训练中断
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。 CycleGAN的介绍 CycleGAN图像翻译模型，由两个生成网络和两个判别网络组成，通过非成对的图片将某一类图片转换成另外一类图片，可用于风格迁移，效果演示如下图所示： CycleGAN是GAN的一种，那什么是GAN呢？ 生成对抗网络(Generative Adversaria
深度学习_GAN_CycleGAN
非匹配数据的图像转换 Pix2Pix可以很好地处理匹配数据集的图像转换，但是在很多情况下匹配数据集是没有的或者说非常难收集到。在实际生活中，我们却可以很容易的拿到两个领域的大量非匹配数据。 下图展示了匹配数据和非匹配数据的区别： CycleGAN就是解决非匹配数据集的图像转换的一种非常好用的网络。对于照片风格的转换，传统CNN网络是通过将某个画作中的风格叠加到原始图片上，如下图所示：
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。 平行语音转换一般流程 典型代表就是基于GMM的语音转换。平行数据就是说源语音和目标语音一一对应，这里对应就是指每句话的内容必须一样。非平行数据就是说话内容无需完全一样。 所以，平行语音转换中最关键的就是特征配准（特征对齐），
CycleGAN模型之Pytorch实战
一、CycleGAN基本介绍 1. CycleGAN论文：《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》 2. 原文代码：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 3. 网传精简代码：https://gith