源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 如图所示,cycleGAN的网络结构包括两个生成器G(X->Y)和F(Y->X),两个判别器Dx和Dy 生成器部分:网络整体上经过一个降采样然后上采样的过程,中间是一系列残差块,数目由实际情况确定,根据论文中所说,当输入分辨率为128x128,采用6个残差块,当输入分辨率为256x256甚至更高时,采用9个残差块,其源代码如下, class Generator(nn.Module): def _

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

一.类加载器结构 1.引导类加载器(bootstrap class loader) 它用来加载Java的核心库(JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar),是用原声代码来实现的,并不继承自java.lang.Classloader. 加载扩展类和应用程序类加载器.并制定指定的父类加载器. 2.扩展类加载器(extensions class loader) 用来加载Java的扩展库(JAVA_HOME/JRE/EXT/*.jar),Java虚拟机的实现会提供一个扩展库目录.该加载器在此目录

一.前言 在各种Tomcat相关书籍,书上都提到了其类加载器结构: 在Tomcat 7或者8中,共享类和Catalina类加载器在catalina.properties中都是没配置的,请看: 所以,catalina和shared是直接把common的类加载器赋值给了它们,这三者其实都是同一个类加载器. 这次我们来验证下,方法是通过jmap导出内存堆栈,然后用eclipse 的MAT工具进行分析. 二.步骤 1.获取内存dump 我的tomcat是7.0.68,webapps只有默认的几个应用.

1.Porject视图 Project视图主要存放游戏中用到的所有资源文件,常见的资源包括: 游戏脚本.预设.材质.动画.自定义字体.纹理.物理材质和GUI皮肤.这些资源需要 赋予Hierarchy视图中的某些游戏对象. 2.Hierarchy视图 Hierarchy视图主要存放游戏场景中的具体游戏对象,比如: 摄像机.平面贴图.3D贴图.光源.箱子.球体.觉囊体.模型.平面和地形. 3.Inspector视图 Inspector视图可以理解成存放游戏对象,游戏资源,游戏设置,以及展示描述信息的

本文来自<Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.本文算是GAN的一个很大的应用里程点,其可以用在风格迁移,目标形变,季节变换,相片增强等等. 1 引言 如图1所示,本文提出的方法可以进行图像风格的变化,色调的变化等等.该问题可以看成是image-to-image变换,将给定场景下的一张图片表示\(x\)变换到另一个图片\(y\),例如:灰度图片到颜

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9175281.html 论文: Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf 代码: 官方project:https://phillipi.github.io/pix2pix/ 官方torch代码:https://github.com/ph

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1812.02425 Github: https://github.com/AaronHeee/MEAL 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章,主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型,压缩为一个简单的student网络,来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销.作者使用的是基于

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题.我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦.我们展示了其通过在解耦和重构质量之间提供一个更好的权衡(trade-off)来实现优于β-VAE的效果.而且我们着重强调了通常使用的解耦度量方法的问题,并引入一种不受这些问题影响的新度量方法. 1. Introduction 学习能够揭示数据语义意思的可解释(interpretable)表示

Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs Abstract 人脸年龄发展有着两个重要的需求,即老化准确性和身份持久性,但是在文献中都没有很好地学习到.在该论文中,我们提出了一种创新的基于生成对抗网络的方法.该方法对固有的特定目标特性和根据消逝时间的特定年龄面部更改分别构建约束模型,保证生成的人脸能表示期望的年龄效果,并能同时保证人物特性的稳定.更进一步,为了生成更真实的人脸细节,合成人脸传达的高级别的特定年龄特性将

论文pdf 地址:https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf 我的实际效果 清晰度距离我的期待有距离. 颜色上面存在差距. 解决想法 增加一个颜色判别器.将颜色值反馈给生成器 srgan论文是建立在gan基础上的,利用gan生成式对抗网络,将图片重构为高清分辨率的图片. github上有开源的srgan项目.由于开源者,开发时考虑的问题更丰富,技巧更为高明,导致其代码都比较难以阅读和理解. 在为了充分理解这个论文.这里结合论文,开源代码,和自己的理解重新写了个s

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览 文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina

论文题目:<Generative Adversarial Networks for Hyperspectral Image Classification> 论文作者:Lin Zhu, Yushi Chen, Member, IEEE, Pedram Ghamisi, Member, IEEE, and Jó n Atli Benediktsson, Fellow, IEEE 论文发表时间:2018 网络简称:3D-GAN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成

转载自 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理.以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. Ian Goodfellow对GAN一系列工作总结的ppt,确实精彩,推荐:独家 | GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来(附PPT) GAN论文汇总,包含code:zhangqianhui/AdversarialNetsPapers CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(地址:https://arxiv.org/abs/1703.10

源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 数据的读取是比较简单的,cycleGAN对数据没有pair的需求,不同域的两个数据集分别存放于A,B两个文件夹,写好dataset接口即可 fake_A_buffer = ReplayBuffer() fake_B_buffer = ReplayBuffer() # Dataset loader transforms_ = [ transforms.Resize(int(opt.size*1.12