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CycleGAN风格转换数据集.rar

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简介：
本资源包含CycleGAN模型用于图像到图像翻译任务的数据集，适用于风格迁移、照片转画作等多种应用场景。下载后解压可直接使用。 资源1：CycleGAN_apple2orange 数据集用于实现苹果与橘子之间的风格转换。 资源2：monet2photo数据集中包含训练集A文件夹的莫奈油画共1072张，B文件夹中的现实风景照6287张；测试集包括A 文件夹中莫奈油画121张和B 文件夹中的现实风景照751张。 使用Mindspore框架实现CycleGAN模型进行图像风格迁移算法的具体方法可以参考相关文献或教程。

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  • CycleGAN风格转换数据集.rar
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    本资源包含CycleGAN模型用于图像到图像翻译任务的数据集，适用于风格迁移、照片转画作等多种应用场景。下载后解压可直接使用。 资源1：CycleGAN_apple2orange 数据集用于实现苹果与橘子之间的风格转换。 资源2：monet2photo数据集中包含训练集A文件夹的莫奈油画共1072张，B文件夹中的现实风景照6287张；测试集包括A 文件夹中莫奈油画121张和B 文件夹中的现实风景照751张。 使用Mindspore框架实现CycleGAN模型进行图像风格迁移算法的具体方法可以参考相关文献或教程。
     
  • CycleGAN风格转换
    优质
    CycleGAN是一种用于图像到图像翻译任务的机器学习模型，特别擅长于风格迁移和跨域数据集映射，无需配对训练样本。 CycleGAN图像转换压缩包包含橘子苹果数据集及相关项目代码，可以直接运行。
     
  • CycleGAN风格的样式转换
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    CycleGAN风格的样式转换是一种无监督学习技术，用于在没有配对样本的情况下将一种图像风格转换为另一种。这种方法通过循环一致性损失实现高质量的跨域映射，在多种视觉任务中展现了强大的迁移能力。 CycleGAN风格的传递贡献者特雷弗·莫特（Trevor Mott）介绍在本项目中，我们将获取一个包含莫奈绘画图像以及陆地景观和城市图像的数据集。我创建了一个CycleGAN模型。商业案例：您是否可以训练一个模型，将风景转变成莫奈风格的绘画，以用于社交媒体过滤器？使用莫奈绘画的图片和照片使图片看起来像莫奈绘画。 探索性数据分析： - 莫奈绘画与照片的数量存在不平衡问题，具体为约700幅莫奈风格的画作以及7000张照片。 CycleGAN建模过程： 1. 创建4个CNN模型：两个生成器和两个判别器。 2. 将所有图像调整至256x256像素以保持一致性，并将每个数据集创建为批量大小300。 3. 第一个生成器负责将照片转换成莫奈风格的绘画，第二个生成器则执行相反的操作，即把莫奈风格的画作还原为普通图片。第一个判别器用于判断图像是否是真实的莫奈画作，而第二个判别器则用来区分真实的照片和通过模型生成的照片。 4. 最终CycleGAN模型在训练过程中难以确定何时停止最佳，因此我决定经过250个周期后结束训练。 在整个建模与实验中，我们注意到数据集的不平衡性对结果可能产生影响，并且需要根据实际情况调整参数以优化模型性能。
     
  • 基于CycleGAN的美术风格转换
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    本研究利用CycleGAN模型实现不同美术风格之间的自动转换，无需成对数据，旨在探索深度学习技术在艺术创作中的应用潜力。 我们使用循环一致性生成对抗网络（CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片上的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，在进行风格转换时只需将目标图片输入网络一次，无需迭代过程，因此速度快且效率高。我们利用自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了该方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并对比了几种颜色匹配的方法。此外，还使用 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像进行运算以实现局部风格转换和混合风格转换等效果。
     
  • 将txt数据集格式转换为xml数据集格式，并将yolov5数据集转换为COCO数据集
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于将txt格式的数据集转换成xml格式，同时支持将YOLOv5数据集转化为COCO数据集，便于多平台训练使用。 该脚本用于将YOLOv5专用的txt数据集格式转换为xml数据集格式。通过调整脚本中的相关设置，可以将其改为适用于COCO或其他类型的数据集格式。
     
  • AI艺术：基于PyTorch的神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN及DeepDream技术
    优质
    本项目深入探索了利用PyTorch框架实现的艺术型AI技术，包括神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN和DeepDream，通过这些方法创造出融合不同艺术形式的独特作品。 人工智能艺术编辑于2020年11月20日更新：神经样式迁移、CycleGAN 和 Pix2Pix 现已支持。感谢所有贡献者！ 为什么选择 PyTorch 闪电？它具有易于重现的结果，混合精度（包括16位和32位）训练的支持，并通过将研究代码与工程分离来提高可读性；同时，它还减少了由于自动化大部分训练循环以及处理棘手的工程问题而产生的错误。更重要的是，无需更改模型即可扩展到任何硬件环境（如CPU、单/多GPU或TPU）。 创造力是人类意义的重要组成部分。然而，在数字技术使机器能够识别、学习并回应人类行为之后，一个不可避免的问题随之浮现：机器是否具备创造力？可以说，当机器可以学习事物的样貌，并且有能力创作出令人信服的新作品时，这标志着创造性人工智能的到来。本教程将涵盖四种不同的深度学习模型来创建新颖的艺术作品——包括样式转换、Pix2Pix 和 CycleGAN。 风格迁移是深度学习领域中非常有趣的技术之一。它结合了两张图像的内容：一张作为内容图（C），另一张则为参考的画作风格（S）。
     
  • fashion_mnist数据集（转换为CSV格式）
    优质
    Fashion_MNIST数据集是由Zalando公司的研究团队创建的一个服装商品图像数据集合，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。本版本已转换为CSV格式，便于在各种编程环境中进行机器学习模型的开发与测试。 Fashion-MNIST是深度学习常用的另一个数据集，可以被视为MNIST的升级版本。它与MNIST数据集具有相同的属性（例如测试集和训练集中的样本数量）。
     
  • GIS栅格数据转换器 V2.9.1.rar
    优质
    GIS栅格数据转换器V2.9.1是一款用于地理信息系统中栅格数据格式转换的专业软件，支持多种数据格式之间的互转。 提供了一种便捷且易于学习使用的栅格数据格式、范围及坐标系统的转换方法，支持将栅格数据转换为矢量网格或进行分波段、分类的栅格到栅格转换，并兼容几十种矢量与栅格数据类型。该软件无需安装，硬件需求低，功能实用简洁。
     
  • GIS栅格数据转换器 V2.9.2.rar
    优质
    GIS栅格数据转换器V2.9.2是一款功能强大的地理信息系统工具，用于高效地将各种格式的栅格数据进行互转，适用于地图制作、遥感图像处理等多个领域。 提供了一种方便快捷且易于学习使用的栅格数据格式转换工具。该软件支持栅格到矢量网格以及不同类型的栅格之间的分波段、分类别转换，并兼容多种矢量和栅格文件类型，包括NETCDF/HDF等复杂数据格式的转换为常用的数据格式。此外，它无需安装且硬件要求低，功能实用简洁。
     
  • GIS栅格数据转换器 V2.9.9.rar
    优质
    GIS栅格数据转换器V2.9.9是一款功能强大的地理信息系统工具软件，用于高效地进行栅格数据格式之间的转换和处理，支持多种常见的栅格文件格式。该版本优化了用户体验并修复了一些已知问题。 提供了一种方便、简捷且易于学习使用的栅格数据格式转换工具，支持将包括谷歌、高德在线卫星地图在内的多种栅格数据转化为矢量网格，并可实现不同类型的栅格间分波段或分类型转换。该软件无需安装，对硬件要求低，操作简便实用，兼容数十种矢量和栅格数据格式。