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starGAN原理代码分析
下载: git clone https://github.com/yunjey/StarGAN.git cd StarGAN/ 下载celebA训练数据: bash download.sh 训练: python main.py --mode='train' --dataset='CelebA' --c_dim=5 --image_size=128 \--sample_path='sta
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stargan v2 代码学习记录
一、Generator (1) lamda python lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。 lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。 其实说的没错,lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。 1. 使用Python写一些执行脚本时,使用
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基于PaddlePaddle的飞桨论文解读:StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains
目录 摘要 StarGAN v2网络架构 实验 1.Baselines 2.数据集 3.评价指标 实验结果分析 1.个别成分分析 2.多种图像合成方法的比较 结论 模型代码(model.py) 主体代码(main.py) 总结 摘要 一个好的图像到图像的翻译模型应该学习不同视觉域之间的映射,同时满足以下特性:1)生成图像的多样性 2)多域的可伸缩性
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【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
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StarGAN 使用指南:一个模型实现多个域的迁移
StarGAN 使用指南 网络结构多数据集训练使用指南StarGAN v2 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf 我们有猫的图片集、狗的图片集和兔子的图片集。 目标是让猫的图片看起来像狗的图片,狗的图片看起来像兔子的图片,兔子的图片看起来像猫的图片。 这是一个多领域迁移的问题。 如果使用传统 GAN 不能解决多领域迁
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一堆Deep 生成模型:starGAN, UNIT, MUNIT,PWCT
更多内容可关注我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/ikerpeng 下面要介绍的这几种生成模型,主要集中在两种任务当中。一种是风格转换,另一种是跨域数据之间的转换(Cross-Domain Image-to-image)。使用的网络结构主要是自动编码器以及GAN。 StarGAN : yunjey/StarGAN StarGAN将一个数据集上面学习到的知识
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