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StarGAN-v2源码及预训练模型，可直接用于测试

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简介：
简介：StarGAN-v2是一款先进的图像到图像翻译模型，该资源提供其完整源码与预训练模型，用户无需额外准备，即可直接进行模型测试和应用开发。 人脸图像生成与AI换脸技术涉及使用人工智能来创建或替换照片中的面部特征。这项技术可以用于多种应用，包括娱乐、安全以及数字艺术创作等领域。在开发过程中，研究人员不断探索如何提高图像的真实感及细节水平，并确保这些工具的合法和道德使用。

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  • StarGAN-v2源码及预训练模型，可直接用于测试
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    简介：StarGAN-v2是一款先进的图像到图像翻译模型，该资源提供其完整源码与预训练模型，用户无需额外准备，即可直接进行模型测试和应用开发。 人脸图像生成与AI换脸技术涉及使用人工智能来创建或替换照片中的面部特征。这项技术可以用于多种应用，包括娱乐、安全以及数字艺术创作等领域。在开发过程中，研究人员不断探索如何提高图像的真实感及细节水平，并确保这些工具的合法和道德使用。
     
  • 【CVPR 2020】CelebA_HQ StarGan V2预训练模型100000_nets_ema.ckpt
    优质
    本预训练模型为基于CelebA-HQ数据集，通过StarGAN V2算法生成的高质量人脸图像，适用于人脸识别与变换任务。 【CVPR 2020】StarGan V2预训练模型celeba_hq/100000_nets_ema.ckpt
     
  • 【CVPR 2020】StarGan V2的预训练模型wing.ckpt
    优质
    该简介对应的是CVPR 2020上提出的StarGAN V2的预训练模型wing.ckpt，用于执行多种图像到图像的转换任务。 【CVPR 2020】StarGan V2预训练模型wing.ckpt
     
  • 【CVPR 2020】StarGan V2的afhq/100000_nets_ema.ckpt预训练模型
    优质
    本作品介绍了CVPR 2020会议中的StarGAN V2模型，并提供了包含100,000张图片的AFHQ数据集上的预训练模型下载链接，助力图像生成研究。 【CVPR 2020】StarGan V2预训练模型afhq/100000_nets_ema.ckpt
     
  • Inception V2预训练模型
    优质
    Inception V2是Google开发的一种深度卷积神经网络架构的改进版本，基于ImageNet等大规模数据集进行过预训练，广泛应用于图像分类和识别任务。 当神经网络包含大量参数时，其性能最佳，并且能够作为强大的函数逼近器使用。然而，这需要对大规模数据集进行训练。由于从零开始训练模型可能耗时极长，通常需要几天到几周的时间，因此这里提供了一些预先训练好的模型供下载以节省时间和计算资源。
     
  • DeblurGAN V2预训练模型.zip
    优质
    DeblurGAN V2预训练模型是一款先进的图像去模糊工具，基于深度学习技术，能够高效地处理和增强模糊图片的质量。该模型经过大量数据训练，适用于多种应用场景，提供卓越的去噪与细节恢复能力。 deblurGAN V2预训练模型.zip
     
  • DeblurGAN-v2预训练模型与FPN-Inception
    优质
    DeblurGAN-v2预训练模型结合了改进的生成对抗网络架构，用于图像去模糊处理。FPN-Inception则引入特征金字塔网络以增强多尺度特征学习能力，两者协同提高图像清晰度和细节恢复效果。 对于无法从GitHub下载deblurgan_v2预训练模型权重fpn_inception的用户，这里提供一个替代方案。
     
  • CIFAR10 - PyTorch - 包含模型源文件、训练和测试代码以及Kaggle上的预训练模型
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的CIFAR-10数据集图像分类解决方案，包含详细的模型源码、训练与测试脚本，并附有在Kaggle平台上的预训练模型以供参考和使用。 cifar10文件夹：包括了cifar10原数据库 kaggle文件夹：包括了在kaggle上训练好的模型及日志文件 model文件夹：包括了本地cpu训练好的模型 src文件夹： - kaggle_tensorboard.py: 用于使用tensorboard展示kaggle上训练的日志 - model.py: 神经网络模型 - res_model：残差网络模型 有问题就发邮件。GuanlinLi_BIT@163.com
     
  • Yolov5代码版本，含预训练模型及测试脚本，支持训练
    优质
    简介：该资源提供YOLOv5的完整代码版本，包含预训练模型和详细的测试脚本，方便用户直接进行模型训练和验证。 yolov5配置版的代码阅读和修改不太方便，所以我整理了一个代码封装版本，这样可以更方便地阅读和修改网络结构，并且带有预训练权重。检测代码为detect_class_s.py，用于检测芒果，也可以用来训练其他目标。
     
  • BDD100K数据集，涵盖全部训练与测试集及darknet文件，可直接用于训练
    优质
    本数据集包含BDD100K的所有训练和测试图像及其Darknet格式标签，便于用户快速启动基于Darknet框架的目标检测模型训练。 BDD100K数据集包含所有的训练集和测试集以及darknet文件，可以直接用于训练。