CycleGAN,全称Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks,是一种强大的图像到图像的翻译模型,能够实现两个不同域(如斑马与马)之间图像的相互转换。本教程将引导你如何使用CycleGAN训练自己制作的数据集,无需深厚的机器学习背景,也能轻松上手。 一、准备阶段 1. 下载源码 首先,你需要下载CycleGAN的源码。推荐从Git...
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...
先进入虚拟环境中,输入下面命令后,复制输出的网址到浏览器中就可以实时观看CycleGAN网络的预测结果了,也可以实时看到loss值的变换情况,见下: python-m visdom.server 五、测试训练好的模型 1、配置测试文件 上面的训练很漫长,等待全部训练完后就可以开始测试训练好的模型了,上面训练好的模型,存放在根目录文件夹checkpo...