一、数据集介绍 该数据集包含MRI的两种成像:T1和T2。训练集中包含T1模态的图像和分割标签、T2模态的图像但没有分割标签;测试集是要对T2模态的图像进行分割。(T1和T2是不成对的) 因此,我们的第一个想法是:使用训练集中的T1和T2,通过CycleGAN,将T1翻译成伪T2,通过伪T2和T1的分割标签训练UNet,这样训练出来的UNet...
CycleGAN需要两个不同域的数据集,分别存放在datasets目录下的trainA和trainB文件夹中。例如,你可以准备“没有水的地面”和“淋了水的地面”的图片作为两个域的数据。确保图片格式一致,并且文件名具有唯一性。 二、配置与训练 1. 配置训练文件 在options目录下,有一个base_options.py文件,你可以在这里修改训练参数...
准备数据集:为了训练CycleGAN,我们需要准备两个不同风格的数据集。每个数据集应包含两种风格的图像。你可以自己制作数据集,或者从网上下载。确保数据集中的图像尺寸和格式一致。二、数据预处理 将数据集分为训练集和测试集:将数据集中的图像分为训练集和测试集,比例约为80%和20%。 调整图像大小:将所有图像调整为相...
CycleGAN 是一种基于对抗网络(GANs)的方法,主要用于图像到图像的翻译任务,能够在无配对的数据集上进行训练。以下是关于 CycleGAN 的几个关键点: 无监督图像翻译:CycleGAN 通过使用两个相互反向的生成器来实现不同域之间图像的转换,而不需要配对的训练数据。 循环一致性损失:除了传统的对抗损失外,CycleGAN 引入了循环一...
pytorch重写DataLoader加载本地数据 前言 一、Dataset class 二、使用步骤 1.重写Dataset 2.Dataloader加载 总结 前言 在pytorch官网搜索Dataloader,返回的一篇教程是 writing custom Datasets, Dataloaders and Transforms讲了编写自定义数据集,数据加载器和转换,但是讲的是图像数据,在这里我还使用苏剑林老师在《基于CNN的...
引言在pyg的torch_geometric.datasets的包中,已经包含许多常见的数据集,但是针对的自己的需求去构建或者引用其他的一些数据集的时候,我们需要在pyg提供的函数的基础上进行数据的规范化。… Lemon...发表于图神经网络... pytroch 构建自己的数据集 Dataset 这篇文章参考 Data Loading and Processing Tutorial根据自己的理...
CycleGAN 数据集: cezanne2photo.zipCycleGAN 数据集: cezanne2photo.zip 喜爱 1 来源:https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/ 这名字有七个字 8枚 CC0 0 17 2020-08-10 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 cezanne2photo.zip cezanne2photo.zip (266.92M) 下载 File Na...
按照gitHub上的教程,下载对应数据集和预训练模型之后,运行 : python test.py--datarootdatasets/horse2zebra/testA--namehorse2zebra_pretrained--modeltest 1. 发现:cycleGan-pix2pix/results 目录下生成对应的结果文件夹,查看效果即可 论文工作总结 《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks...
摘要 基于深度学习的设备故障检测系统性能很大程度上依赖于样本集的规模及类别多样性。由于工业生产中难以全面采集各类故障样本,由此就有样本集扩增需求。本文提出联合3D模型和改进CycleGAN的故障数据集扩增方法。首先,提出利用3...展开更多 The performance of deep-learning-based equipment fault detection systems relies...
【摘要】 DL之CycleGAN:基于TF利用CycleGAN模型对apple2orange数据集实现图像转换—训练&测试过程全记录 目录 apple2orange数据集 输出结果 训练&测试过程全记录 apple2orange数据集 1、数据集下载:https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/Cy...