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, ...
https://github.com/RRRRRBL/CycleGAN-Detailed-notes- 在这里给出一个生成器的代码 import torch.nn as nn class ConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, down=True, use_act=True, **kwargs): # down:下采样,act:激活,**kwargs字典参数 super().__init__() self...
cyclegan生成对抗网络代码 生成式对抗网络代码 生成器和判别器的结构都非常简单,具体如下: 生成器: 32 ==> 128 ==> 2 判别器: 2 ==> 128 ==> 1 生成器生成的是样本,即一组坐标(x,y),我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标(x,y)处于两个半月形状上。 判别器输入的是一组座标(x,y),...
tensorflow 官方给出了代码,但是里面用的是Unet做生成器和鉴别器,与原文有所出入,其中关于对抗损失函数一块与原文出入比较大 tensorflow 官方的传送门:https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/cyclegan 我用的代码如下: importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskeras from tensorflow.keras.regularizersimportl...
在Pix2Pix 中生成器网络是U-Net,该网络在 CycleGAN 中也可以使用。U-Net基本原理也是Skip-Connection,对应的 feature maps 和 decode 之后的同样大小的feature maps按通道拼(concatenate)一起,用来保留不同分辨率下像素级的细节信息。U-Net对提升细节的效果非常明显。具体实现可以看上述给出的代码。 个人理解 U-net...
---文末附代码 Jun-Yan Zhu Taesung Park Phillip Isola Alexei A. Efros Berkeley AI Research (BAIR) laboratory, UC Berkeley 1.概述 本篇提出的cycleGAN其实也是在做image to image translation,之前已经有较为成功的网络pix2pix了(其实是同一个团队的人做的),本篇论文的出发点和pix2pix的不同在于: ...
pytorch jupyter下的CycleGAN代码 模型用的是苹果转橘子的数据集。但可能是由于模型太大且图片数量不足(1000张左右)。因此,有些图片transform不是很好。 模型是挂在天池上面跑的。还需要导入until.py文件,我放在文末了。 importglobimportrandomimportosimporttorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromPILimportImageimport...
作者在后文比对了单独拿出不同部分的效果,比如只用Cycle Consistency loss,只用对抗,GAN + 前向cycle-consistency loss (F(G(x)) ≈ x),, GAN + 后向 cycle-consistency loss (G(F(y)) ≈ y),以及cycleGAN的效果。 代码实现 首先是一些参数
do_shuffle=True, do_flipping=False): """ :param dataset_name: The name of the dataset. :param image_size_before_crop: Resize to this size before random cropping. :param do_shuffle: Shuffle switch. :param do_flipping: Flip switch. :return: """ if dataset_name not in cyclegan_datasets...
CycleGan人脸转为漫画脸,牛掰的知识又增加了! 附代码 作者|李秋键 责编| Carol 出品| AI科技大本营(ID:rgznai100) 近几天一个GitHub项目火遍了朋友圈,那就是卡通头像AI生成小程序。如下图所见: 而这个项目的基本原理是用python搭建的GAN算法模型,进行训练得出。