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...
相对于基础型的GAN网络,pix2pix网络,并没有增加新的网络结构,只在基础型的GAN基础上做了如下的优化: 判决网络的输入:增加了输入图片,与输出fake图片一起参与判决 判决网络的输出:不仅仅需要参与判决网络的判决,还需要与样本标签图片进行像素级的比较。 1.2 代码来源 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\models\pix2pix_...