Advertisement

基于PyTorch的对偶生成对抗网络图像去雾Python源码及使用说明.zip

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

简介：
本资源提供了一种基于PyTorch框架实现的对偶生成对抗网络（DAGAN）算法，用于处理图像去雾问题。包含完整Python代码和详细使用教程，帮助用户快速理解和应用此技术以增强图像清晰度。 基于Pytorch实现对偶生成对抗网络（DualGAN）来实现图像去雾的Python源代码包包括了两个生成器和辨别器，结构与项目中一致：使用U-Net作为生成器，PatchGan作为辨别器。 具体而言： - G_A: 从有雾图生成无雾图 - G_B: 从无雾图生成有雾图 - D_A: 辨别G_B生成的有雾图像，输入为6通道数据 - D_B: 辨别G_A生成的无雾图像，输入同样为6通道数据 项目中提供的两个主要脚本： - train.py：用于训练网络模型。 - predict.py：使用预训练好的模型预测无雾图像。 此外，该项目中的预训练模型已放置在model文件夹下。该设计作业经导师指导并获得97分的高分评价，适合作为课程设计或期末大作业项目直接使用，无需修改即可运行，并且确保项目完整可靠。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PyTorch的对偶生成对抗网络图像去雾Python源码及使用说明.zip
    优质
    本资源提供了一种基于PyTorch框架实现的对偶生成对抗网络（DAGAN）算法，用于处理图像去雾问题。包含完整Python代码和详细使用教程，帮助用户快速理解和应用此技术以增强图像清晰度。 基于Pytorch实现对偶生成对抗网络（DualGAN）来实现图像去雾的Python源代码包包括了两个生成器和辨别器，结构与项目中一致：使用U-Net作为生成器，PatchGan作为辨别器。 具体而言： - G_A: 从有雾图生成无雾图 - G_B: 从无雾图生成有雾图 - D_A: 辨别G_B生成的有雾图像，输入为6通道数据 - D_B: 辨别G_A生成的无雾图像，输入同样为6通道数据 项目中提供的两个主要脚本： - train.py：用于训练网络模型。 - predict.py：使用预训练好的模型预测无雾图像。 此外，该项目中的预训练模型已放置在model文件夹下。该设计作业经导师指导并获得97分的高分评价，适合作为课程设计或期末大作业项目直接使用，无需修改即可运行，并且确保项目完整可靠。
     
  • 基于PyTorch的对偶生成对抗网络图像去雾Python源码及文档注释.zip
    优质
    本资源提供了一个基于PyTorch框架实现的图像去雾算法——对偶生成对抗网络模型的完整代码和详细文档。该压缩包内含训练脚本、预训练模型及相关说明，便于用户快速上手实践与研究。 项目介绍使用说明DualGan包含两个生成器（分别标记为G_A和G_B）以及两个辨别器（D_A和D_B），它们具有相同的结构设计。具体来说，在本项目中，生成器采用U-Net架构，而辨别器则基于PatchGAN的设计。 功能如下： - G_A：将有雾图像转换成无雾图像。 - G_B: 将无雾图像转变为有雾效果的图像。 - D_A: 用于鉴别G_B所生成的有雾图片的真实性，输入为6通道数据（原图与生成结果组合）。 - D_B: 负责判断由G_A产生的无雾图像是否真实可信，同样采用6通道作为输入。 项目包含两个主要脚本段落件： 1. `train.py`：用于训练整个网络模型； 2. `predict.py`：用来预测并输出处理后的无雾图片结果； 预训练好的模型已存放在项目的model目录下。进行进一步的训练时，需要将成对的清晰与有雾图像分别放置在clear和hazy文件夹内，并确保它们位于指定的数据路径中。 注意事项： 1. 本项目代码经过全面测试，在功能正常且运行无误的情况下上传。 2. 此资源适合计算机相关专业的学生、教师及企业员工使用，适用于学习提升或作为课程设计材料。同时也很适宜初学者通过此平台进行技术进阶练习和研究。 3. 对于有一定基础的学习者来说，也可以尝试在此项目基础上做进一步修改与创新，以实现更多功能需求，并将其应用于毕业论文、课程作业等场合。 下载后请先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 基于PyTorch的对偶生成对抗网络图像去雾项目（含源码）+高分作品.zip
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的图像去雾解决方案，采用对偶生成对抗网络技术。资源内附带完整源代码及测试样例，帮助用户深入理解与实践该算法模型。适合研究者和开发者学习交流使用。 此项目是基于Pytorch实现的对偶生成对抗网络用于图像去雾处理，并获得导师认可通过的高分项目，评审分数为98分。该项目适合计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者使用，同时也适用于课程设计或期末大作业等学术任务。
     
  • 使用PyTorch的生成对抗网络编程
    优质
    本书《使用PyTorch的生成对抗网络编程》详细介绍了如何利用深度学习框架PyTorch构建和训练生成对抗网络（GANs），涵盖基础理论与实战案例。 《PyTorch生成对抗网络编程》是畅销书《Python神经网络编程》作者塔里克·拉希德的最新作品，书中详细介绍了如何使用PyTorch构建自己的生成对抗网络。
     
  • 基于生成对抗网络的图像去模糊技术：DeblurGAN
    优质
    简介：DeblurGAN是一种创新的图像处理方法，利用生成对抗网络（GAN）来实现高效的图像去模糊处理。通过优化卷积神经网络参数，该模型能够生成清晰度高、细节丰富的图片，极大提升视觉体验和图像分析质量。 DeblurGAN是一个使用条件对抗网络进行盲运动去模糊的Pytorch实现。该网络接收模糊图像作为输入，并生成相应的清晰估计结果。 我们采用的是带基于VGG-19激活函数的渐变惩罚和感知损失的条件性Wasserstein GAN模型，这种架构在其他图像到图像转换问题（如超分辨率、着色、修复及除雾等）上也表现出良好性能。 运行DeblurGAN需要满足以下先决条件：NVIDIA GPU + CUDA CuDNN （CPU版本未经测试）。此外，请确保安装了Torch并下载了权重文件。在进行推断时，只需保留生成器的权重即可。
     
  • PyTorch-GAN：基于PyTorch的生成对抗网络实现
    优质
    PyTorch-GAN是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于提供多种生成对抗网络（GAN）模型的高效实现。该库简化了GAN的研究和应用过程，使开发者能够快速上手并进行创新实验。 该存储库已不再更新维护，因为我目前无法投入时间进行维护。如果您有兴趣作为合作者继续开发，请通过电子邮件与我联系。 PyTorch-GAN 是一个包含生成对抗网络的 PyTorch 实现集合的研究项目。虽然模型架构可能不完全遵循原始论文中的描述，但我更注重传达核心思想而非精确配置每一层。我们非常欢迎任何对 GAN 的贡献和建议。 安装说明如下： ``` $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN $ cd PyTorch-GAN/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt ``` 实现内容包括辅助分类器生成对抗网络，由奥古斯都·奥德纳（Augustus Odena）、克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah）和乔纳森·希伦斯（Jonathon Shlens）提出。
     
  • 使用PyTorch构建基本的生成对抗网络（GAN）
    优质
    本教程介绍如何利用Python深度学习库PyTorch搭建基础的生成对抗网络(GAN)，涵盖理论与实践。 利用PyTorch可以搭建基础的生成对抗网络（GAN）。详情可参考相关博客文章。
     
  • 利用生成对抗网络进行图像去模糊
    优质
    本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，专门用于提高图像的清晰度和细节，有效解决图像模糊问题。通过不断迭代优化，该模型能够学习到丰富的视觉特征，显著改善图像质量，在实际应用中展现出卓越的效果。 本项目旨在通过生成性对抗网络（GAN）为基础的深度学习架构来处理模糊图像。目标是根据给定的模糊图像生成视觉上完整且统计上一致的去模糊图像，从而提升其清晰度。该项目包含了训练数据、训练代码以及测试样例，并基于Keras框架构建。