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生成压缩：基于生成对抗网络的极端学习图像压缩TensorFlow实现

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简介：
本项目采用生成对抗网络与极端学习机结合的方法，在TensorFlow平台上实现了高效的图像压缩技术，旨在减少存储需求同时保持图像质量。 生成压缩使用TensorFlow实现的生成对抗网络来学习图像压缩的方法由Agustsson等人提出，并对其方法进行了详细描述。 用法： 1. 克隆代码库: ``` $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression ``` 2. 训练模型时，查看命令行参数以了解如何使用`train.py`脚本。可以通过以下方式获取帮助信息： ``` $ python3 train.py -h ``` 3. 运行训练代码: ``` $ python3 train.py -opt momen ```

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  • 生成压缩：基于生成对抗网络的极端学习图像压缩TensorFlow实现
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    本项目采用生成对抗网络与极端学习机结合的方法，在TensorFlow平台上实现了高效的图像压缩技术，旨在减少存储需求同时保持图像质量。 生成压缩使用TensorFlow实现的生成对抗网络来学习图像压缩的方法由Agustsson等人提出，并对其方法进行了详细描述。 用法： 1. 克隆代码库: ``` $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression ``` 2. 训练模型时，查看命令行参数以了解如何使用`train.py`脚本。可以通过以下方式获取帮助信息： ``` $ python3 train.py -h ``` 3. 运行训练代码: ``` $ python3 train.py -opt momen ```
     
  • Generative-Compression:基于Tensorflow的文档生成与压缩实现
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    Generative-Compression项目基于TensorFlow框架，致力于探索文档内容的生成技术以及高效压缩算法，旨在优化存储空间的同时保持数据的完整性和可读性。 这是我在台湾大学CSIE系大四期间参加的视频通信课程的一个学期项目。该项目使用Tensorflow实现了旨在通过生成对抗网络（GANs）进行图像与视频压缩的框架，并尝试提高重建图像的质量，因此我没有严格遵循原始架构和培训细节。 欢迎提出问题和讨论。
     
  • TF-3DGAN: 基于TensorFlow的3D生成对抗网络实现.zip
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    本资料提供了一个基于TensorFlow框架的源代码库，用于实现和实验3D生成对抗网络（3DGAN），致力于促进3D模型的合成与创新研究。 TF-3DGAN 是一个基于生成对抗性网络的 Tensorflow 实现，用于学习对象形状的概率潜在空间。该项目提供了一个带有交互式卷图的博客文章来详细介绍其工作原理和技术细节。需要使用 TensorFlow 进行运行。
     
  • 基于生成对抗网络的图像修复
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    本研究提出了一种利用生成对抗网络(GAN)进行图像修复的方法，通过学习受损区域与完整图像间的映射关系，实现高精度的像素恢复和纹理合成。 一种基于GAN（生成对抗网络）的图像修复算法，利用CELEBA数据集进行训练。该算法通过随机掩膜对图片造成损坏以测试其修复能力。
     
  • 基于生成对抗网络(GAN)的数字图像生成技术
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    本研究探讨了利用生成对抗网络（GAN）进行数字图像生成的技术方法，旨在提升图像的质量和多样性。 实验内容是利用生成对抗网络（GAN）与MNIST数据集来生成数字图像。 实验过程如下： 1. 进行环境配置。 2. 准备数据：将MNIST数据集离线下载，并添加到相应的路径，以避免代码执行过程中重复下载。 3. 可视化展示MNIST数据集，便于后续对比分析。 4. 导入所需的模块和库文件，例如torch、numpy等。 5. 对程序进行参数设定与解析。 6. 定义生成器和判别器，并实现隐藏层、批量归一化（BN）以及前向传播过程。 7. 设定损失函数以衡量模型性能。 8. 初始化生成器和判别器，同时使用GPU加速计算。 9. 选择动量梯度下降法作为优化算法来训练神经网络。 10. 对生成的网络进行训练，并保存结果。 最后，通过修改参数并对比不同设置下的实验效果来进行分析。
     
  • 基于BP神经网络的图像压缩实现.zip_aid7sp_matlab_图像压缩_神经网络应用
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    本项目利用MATLAB平台，通过BP（Back Propagation）神经网络算法进行图像数据压缩。它展示了如何运用神经网络技术在保持图像质量的同时减少存储空间和传输需求。适用于研究与工程应用中对高效图像处理的需求。 BP神经网络实现图像压缩的代码及相关文件。
     
  • 基于TensorFlow的深度卷积生成对抗网络代码实现
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    本项目基于TensorFlow框架，实现了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的代码。通过该网络可以生成高质量的图像数据，为机器学习研究提供有力支持。 TensorFlow实现的深度卷积生成对抗网络（DCGAN），这是一种稳定生成对抗网络的方法。
     
  • 基于生成式对抗网络的互动式图像生成系统iGAN.zip
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    iGAN是一款创新性的互动式图像生成软件，采用生成式对抗网络技术，用户可通过简单操作指引模型生成所需的特定风格或内容的高质量图片。 iGAN（Interactive GAN）是作者在交互式图像生成接口实现中的描述：它是在自然图像流形上进行可视化操作的生成方法。该系统基于像GAN和DCGAN这样的深度生成模型，提供以下两项服务： 1. 自动生成通过笔触描绘的颜色与形状的智能绘图界面。 2. 用于理解和可视化的深度生成模型交互式调试工具。 标签：iGAN