在Pix2Pix 中生成器网络是U-Net,该网络在 CycleGAN 中也可以使用。U-Net基本原理也是Skip-Connection,对应的 feature maps 和 decode 之后的同样大小的feature maps按通道拼(concatenate)一起,用来保留不同分辨率下像素级的细节信息。U-Net对提升细节的效果非常明显。具体实现可以看上述给出的代码。 个人理解 U-net...
原始代码: junyanz/CycleGANgithub.com/junyanz/CycleGAN Abstract 图像到图像的翻译是一类视觉和图形问题,其目标是使用对齐的图像对训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射。然而,对于许多任务,成对的训练数据是不可利用的。我们提供了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域X转换为目标域Y的方法。我们的...
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...
CycleGAN的创新点在于能够在源域和目标域之间,无须建立训练数据间一对一的映射,就可实现这种迁移 想要做到这点,有两个比较重要的点,第一个就是双判别器。如上图a所示,两个分布X,Y,生成器G,F分别是X到Y和Y到X的映射,两个判别器Dx,Dy可以对转换后的图片进行判别。第二个点就是cycle-consistency loss,用数...