Advertisement

GAN与CycleGAN.pptx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本演示文稿探讨了生成对抗网络（GAN）及其变体CycleGAN的基本原理和应用。通过理论解析及案例分析，展示了它们在图像转换、数据增强等领域的潜力与优势。 这是一个详细的介绍生成对抗网络和无监督风格转换的PPT。如果大家觉得有用，可以关注我，我会不定期分享关于生成对抗网络的文章、笔记或心得，希望与大家一起学习进步！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GAN与CycleGAN.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了生成对抗网络（GAN）及其变体CycleGAN的基本原理和应用。通过理论解析及案例分析，展示了它们在图像转换、数据增强等领域的潜力与优势。 这是一个详细的介绍生成对抗网络和无监督风格转换的PPT。如果大家觉得有用，可以关注我，我会不定期分享关于生成对抗网络的文章、笔记或心得，希望与大家一起学习进步！
     
  • GAN Lab: GAN实验室
    优质
    GAN实验室致力于研究和开发生成对抗网络技术，探索其在图像处理、数据增强及人工智能领域的广泛应用与创新。 GAN Lab：用于生成对抗网络的交互式可视化实验工具 概述： GAN Lab是一种新颖的交互式可视化工具，任何人都可以学习并尝试通用对抗性网络（GANs），这是一类流行的复杂深度学习模型。借助于GAN Lab，您可以像使用玩具一样训练2D数据分布上的GAN模型，并且能够实时地观察其内部工作原理。该工具采用浏览器内GPU加速的深度学习库实现，从模型训练到可视化展示的所有操作均由JavaScript完成。用户只需通过Chrome等现代网络浏览器即可运行此应用。 发展： 本节介绍如何开发GAN Lab。 安装依赖项： 执行以下命令克隆GitHub上的相关代码仓库：$ git clone https://github.com/polymerlabs/ganlab.git
     
  • GAN与VAE：分别在CIFAR-10和MNIST任务中实现GAN和VAE
    优质
    本项目探讨了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的应用，在CIFAR-10数据集上使用GAN进行图像生成，同时在MNIST数据集上实施VAE以评估其性能。 GAN-VAE 分别在CIFAR-10和MNIST任务上实施了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。
     
  • GAN压缩:[CVPR 2020] Gan压缩技术
    优质
    本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的模型压缩方法，在保证图像质量的同时显著减小了模型尺寸和加速了推理速度，适用于资源受限的设备。该研究发表于CVPR 2020。 GAN压缩是一种多模式无监督的图像到图像翻译方法！请遵循相关指南来测试预训练模型，并按照指导来训练自己的模型。 我们发布了一种改进的方法，通过更简单的过程产生与GAN压缩相当的结果！ 介绍GAN压缩：这是一种用于条件生成对抗网络（GAN）的通用压缩方法。我们的技术在保持视觉质量的同时，将pix2pix、CycleGAN和GauGAN等常用条件GAN模型的计算需求减少了9到21倍。 该方法适用于多种生成器架构、学习目标以及成对与不成对的数据设置，并且已经在CVPR 2020上进行了展示。演示版概述： - GAN压缩框架：给定一个预训练好的教师生成器G，我们提取了一个较小的“全民所有”学生生成器G，其中包含了通过权重分配的所有可能通道号，在每个步骤中进行调整和优化。
     
  • 3D-GAN-PyTorch: PyTorch下的3D-GAN实现
    优质
    3D-GAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度学习项目，专注于三维生成对抗网络（3D-GAN）模型的构建与训练。 3D-GAN-火炬Pytorch实现。数据集可以通过wget命令下载http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip，然后使用unzip解压文件，并将解压后的目录重命名为ModelNet。具体步骤如下： 1. 使用 wget 命令下载数据集：`wget http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip` 2. 解压缩下载的文件：`unzip 3DShapeNetsCode.zip` 3. 将解压后的目录重命名为 ModelNet：`mv 3DShapeNetsCode ModelNet`
     
  • cDC-GAN-pytorch
    优质
    cDC-GAN-pytorch 是一个基于PyTorch框架实现的条件判别式生成对抗网络(cDC-GAN)项目，适用于图像生成和处理任务。 使用PyTorch和CelebA数据集进行有条件的DCGAN实现参考以下论文：深度卷积生成对抗网络无监督表示学习条件生成对抗网络 PyTorch DCGAN示例： 我们将使用img_align_celeba数据集。 用法： ``` python GAN.py --dataset_dir=数据集目录 --result_dir=结果目录 ``` 例如： ``` python GAN.py --dataset_dir=./celeba --result_dir=./celeba_result ``` 数据集示例路径如下： - `./celeba/celeba/000000.jpg` - `./celeba/celeba/000001.jpg`
     
  • GAN-TTS-RepL2
    优质
    GAN-TTS-RepL2是一种基于生成对抗网络（GAN）的技术，专注于文本到语音（TTS）转换领域，通过引入新的重复学习机制来改进模型性能和自然度。 基于生成对抗网络（GAN）的文本到语音（TTS）和语音转换（VC）在PyTorch中的实现已在甘孜进行。生成的音频样本可以在提供的Jupyter笔记本中找到。 需要注意的是，参数adversarial_streams表示了对语音质量敏感度的影响，它代表用于计算对抗损失的不同流（包括mgc、lf0、vuv、bap）。我发现只基于mgc功能来计算对抗性损失效果最佳，但要排除前几个维度。如果设定mask_nth_mgc_for_adv_loss大于零，则在计算对抗损失时会忽略mgc的第一个mask_nth_mgc_for_adv_loss个维度。例如，使用第0（和第1）个mgc进行对抗性损失的计算会影响语音质量。 基于我的经验，当设置为mask_nth_mgc_for_adv_loss = 1且对于mgc订单25来说效果良好；而对于mgc订单59则需调整参数以达到最佳结果。
     
  • MATLAB-GAN：从GAN到Pixel2Pixel和CycleGAN的实现
    优质
    《MATLAB-GAN》是一份详尽指南，介绍了如何使用MATLAB实现多种生成对抗网络模型，包括基础GAN架构、像素级图像转换及循环一致性GAN。 该研究论文提出了一个生成对抗网络（GAN）的MATLAB实现集合，其中包括了多种类型的GAN模型，如标准GAN、条件式GAN（cGAN）、信息论导向的GAN（info-GAN）、对抗自编码器、Pix2Pix以及CycleGAN等。这些模型被应用于不同的数据集上进行测试和验证，具体包括MNIST手写数字数据库、celebA人脸图像库及Facade建筑立面图数据集。
     
  • GAN-PyTorch：PyTorch中的几种GAN算法实现
    优质
    GAN-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现了几种经典生成对抗网络 (GAN) 模型的项目。该库为研究和实验提供了灵活且强大的工具，适用于深度学习领域的研究人员与实践者。 素食主义者库是一个专门为PyTorch设计的工具包，旨在简化各种现有生成对抗网络（GAN）模型的训练过程。该库主要面向那些希望将现有的GAN培训技术与自己的生成器/区分器结合使用的用户。同时，研究人员也可能发现这个基类对于快速实施新的GAN训练方法非常有用。其核心理念在于提供简单易用的功能，并设定合理的默认值。 安装要求：您需要使用Python 3.5或更高版本，然后通过pip命令进行安装： ``` pip install vegans ``` 如何使用： 该库的基本思想是用户只需提供区分器和生成器网络的定义，而库将负责在选定的GAN配置下训练这些模型。例如： ```python from vegans.models.GAN import WassersteinGAN from vegans.utils import plot_losses, plot_images generator = ### 您自己的生成器（torch.nn.Module） adversariat = ## ``` 通过这种方式，用户可以专注于设计和优化网络结构，而无需处理复杂的训练流程。