本文讲解与复现了在图像转换领域具有开山鼻祖地位的网络CycleGAN,接着利用CycleGAN来完成一个自己的任务,实现黑天和白天图像的转换,所有代码均用paddlepaddle实现. 唐星冉 4枚 BML Codelab 2.5.0 Python3 中级 2023-07-15 13:53:47 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 CycleGAN 2
如上图所见,CycleGAN的主要功能就是将Domain X和Domain Y图像进行互相转换。相比Pix2Pix需要成对的图像进行训练,在梵高等艺术创作上CycleGAN的可行性更高,因为我们很难找到一种梵高画和现实照片的一种对应关系,甚至这种对应关系根本不存在。这篇Paper提出了一种非监督的方法来训练这样一个模型:有两个样本空间 X 和...
所以本文作者提出了使用CycleGAN进行无监督的方式来训练湍流的超分模型。 本文提出的超分辨率模型是基于CycleGAN训练的,训练的时候可以输入不成对的高低分辨率湍流数值模拟结果,假设我们称低分辨率数据为LR,高分辨率为HR,则该框架同时训练以下四个模型; $G(LR) \rightarrow \widehat{HR}$:超分辨率模型 $F(HR) \...
【图像超分辨率重构实战】1-论文概述 05:18 2-网络架构 08:49 3-数据与环境配置 07:50 4-数据加载与配置 08:35 5-生成模块 07:33 6-判别模块 06:58 7-VGG特征提取网络 06:19 8-损失函数与训练 11:48 9-测试模块 08:00 【基于GAN的图像补全实战】1-论文概述 ...
【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】StarGAN v2论文及其前置:GAN、CGAN、pix2pix、CycleGAN、pix2pixHD、StarGAN学习心得,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文提出的超分辨率模型是基于CycleGAN训练的,训练的时候可以输入不成对的高低分辨率湍流数值模拟结果,假设我们称低分辨率数据为LR,高分辨率为HR,则该框架同时训练以下四个模型; $G(LR) \rightarrow \widehat{HR}$:超分辨率模型 $F(HR) \rightarrow \widehat{LR}$:降采样模型 ...
2-CycleGan整体网络架构 10:04 3-PatchGan判别网络原理 04:41 4-Cycle开源项目简介 07:08 5-数据读取与预处理操作 10:18 6-生成网络模块构造 12:13 7-判别网络模块构造 05:03 【stargan论文架构解析】1-stargan效果演示分析 06:14 2-网络架构整体思路解读 09:01 3-建模流程分析 07:10 4-V1版本存在的问...