识别器不复杂,这里不做解释,生成器用到了残差网络(residule_block),关于这个我理解的不深,建议参考下 Residual Net 详解 关于两种生成器方案,作者代码默认采用的是残差网络的全0填充 代码分为三部分:编码器-转换器-解码器,其中解码器采用上述所说的残差网络 def generator_resnet(image, options, ...
第1章 Train.py代码 1.1 代码路径 .\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\train 1.2 关键命令行参数(以CycleGAN为例) --dataroot ./datasets/horse2zebra --name horse2zebra --model cycle_gan --verbose 1. 其中--verbose:表示打印网络架构 第2章 训练代码主要流程 (1)获取命令行参数:opt = TrainOptions().p...
CycleGAN一共有4个网络:G_A2B, D_A2B,G_B2A, D_B2A, 后两个是新增的 。 1.2 代码来源 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\models\cycle_gan_model.py 1.3 网络结构代码解读 def __init__(self, opt): """Initialize the CycleGAN class. Parameters: opt (Option class)-- stores all the experiment flags...
第1章 pix2pix测试代码 1.1 代码路径 1.2 关键命令行参数 第2章 测试代码主要流程 第3章 代码详解 第1章 pix2pix测试代码 1.1 代码路径 .\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\test 1.2 关键命令行参数(以pix2pix为例) -dataroot ....
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\models\pix2pix_model.py 1.3 网络结构代码解读 def __init__(self, opt): """Initialize the pix2pix class. Parameters: opt (Option class)-- stores all the experiment flags; needs to be a subclass of BaseOptions ...
1.1 代码路径 1.2 关键命令行参数(以CycleGAN为例) 第2章 训练代码主要流程 (1)获取命令行参数:opt = TrainOptions().parse() (2)设置训练模式下命令行参数 (3)创建数据集:dataset = create_dataset(opt) ...