1. CGAN从无监督GAN改进成有监督的GANGAN的基本原理输入是随机噪声，无法控制输出和输入之间的对应关系，也无法控制输出的模式，CGAN全称是条件GAN（Conditional GAN）改进基本的GAN解决了这个问题，CGAN和基本的GAN不同的地方是： 这里面介绍了实现CGAN有三种形式，从网络实现上的三种形式，没有讲解怎样优化目标函数CGAN的一个问题是输入的有监督标签是离散型输入，如
转载
2024-03-06 15:01:29
84阅读
给定两个无序图像集合X和Y，该算法能够自动学习到将一种风格的图像转化为另一种风格的图像，例如将horse转化为zebra，或者将zebra转化为horse。 pytorch实现cycleGAN（Horse和Zebra的风格转化）数据可以自行去Kaggle下载Abstract 图像对图像的转化过程是一类视觉和图形问题，其目标是学习图像之间的映射 输入图像和使用图像的训练集的输出图像对齐的图像。 我
转载
2023-11-30 19:58:40
204阅读
作者 | 侠肝义胆陈浩天实现梯度反转非常多坑，我来一一总结。首先是pytorch版本的问题，一般旧版的这样写，定义一个类，然后用函数的方式去调用：from torch.autograd import Function
class GradReverse(Function):
def __init__(self, lambd):
self.lambd = lambd
# 如何在PyTorch中实现CycleGAN
CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks）是一种用于图像转换的深度学习模型，主要应用于无监督学习。通过CycleGAN，我们可以实现在两种图像风格之间进行转换，例如将马的照片转换为斑马的照片，反之亦然。本文将带你一步一步地用PyTorch实现CycleGAN。
## 实现流
目录0 前言1 Dataset1.1 Map-style dataset1.2 Iterable-style dataset1.3 其他 dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.2 关闭自动批处理3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (mu
视频类型：VALSE-webinar
报告时间：2019年01月09日
报告人：MIT朱俊彦
报告题目：Learning to Synthesize Images, Videos, and 3D Objects
报告网址：http://valser.org/article-298-1.html
视频地址：http://www.iqiyi.com/w_19s78pzlsx.html#vfrm=8-8
文章目录1. Pytorch的net.train 和 net.eval2. net.train2.1 BN (Batch Normalization）一、什么是BN？二、BN核心公式三、以全连接网络的BN为例（图例过程）四、PyTorch 源码解读之 BN1.**BatchNorm 原理**2. BatchNorm 的 PyTorch 实现2.1 _NormBase 类**2.1.1 初始化**
转载
2023-07-21 21:19:59
179阅读
# 教你如何实现pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用pytorch-CycleGAN-and-pix2pix库实现图像转换任务。这个库提供了实现CycleGAN和pix2pix两种常见的图像转换模型的功能。我们将通过一步步的指导来完成该任务。
## 整体流程
下面是我们将要跟随的步骤的概览，我们将逐一介绍每个步骤的细节。
```
原创
2023-08-21 05:21:07
245阅读
follow this video: https://www.youtube.com/watch?v=4LktBHGCNfw paper: https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 只讲我关注到的，与Pix2Pix的区别之处 区别一：不需要成对匹配的数据 CycleG ...
转载
2021-05-31 23:36:00
1338阅读
CLIP（对比语言-图像预训练）是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络。可以用自然语言指示它在给定图像的情况下预测最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于 GPT-2 和 3 的零样本功能。我们发现 CLIP 与原始 ResNet50 的性能相匹配在不使用任何原始 1.28M 标记示例的情况下，在 ImageNet 上“零样本”，克服了计算机视觉中的几个主要挑战。本文提出的模型为
转载
2023-12-05 19:38:43
95阅读
对抗生成网络
原创
2022-08-26 13:53:41
1551阅读
计算机输入和输出
原创
2021-08-02 14:13:09
190阅读
论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593 学习地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45077389 代码实现：https://github.com/BBuf/GAN
原创
2022-04-19 10:05:14
110阅读
pytorch代码import argparseimport osimport numpy as npimport mathimport iterto
原创
2021-04-22 20:14:15
234阅读
pytorch重写DataLoader加载本地数据前两天学习了HuggingFace Datasets来写一个数据加载脚本，但是，在实验中发现，使用dataloader加载数据的便捷性，这两天查资料勉强重写DataLoader加载本地数据，在这里记录下，如果有错误，欢迎指正。 文章目录pytorch重写DataLoader加载本地数据前言一、Dataset class二、使用步骤1.重写Datas
CycleGAN是一种很方便使用的用于进行图像风格转换的模型。它的一大优势就在于不需要成对的数据集就可以进行训练。比如我们只需要随便一大堆真人图像和随便另一大堆动漫图像，就可以训练出这两类风格互相转换的模型。 CycleGAN进行风格转换的原理是这样的：在CycleGAN模型中有两个生成器和两个判别器。如下图所示，生成器G能够实现X域到Y域的转换，判别器Dy可以判断输入图
转载
2023-10-27 12:48:53
186阅读
边策 鱼羊 量子位 报道 | 现如今，GAN的效果已经越来越出神入化。比如英伟达的GauGAN，就如神笔马良，能够凭空造物： 不过，从无化有背后，计算量也相当惊人。 以GauGAN为例，与MobileNet-v3这样的识别CNN相比，参数只相差1个数量级(4.2 : 93)计算强度却高出了2个数量级(0.5 : 281)。如此一来，交互式部署就变得很困难。更直白来说，想要把
一、损失函数1.交叉熵损失 Cross Entorpy Loss逐像素交叉熵损失是图像分割中最常用的损失函数。该损失函数分别检查每个像素，将类预测（softmax 或 sigmoid）与目标向量（one hot）进行比较。1.1交叉熵。关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，例如[1, 0, 0]表示当前文本属于第一类；q为拟合的分布，例如该文本的分布为[0.7, 0.2, 0.1]。按
转载
2023-07-18 16:28:52
428阅读
# CycleGAN Python实现指南
## 导言
在本文中，我将向您介绍如何使用Python实现CycleGAN。CycleGAN是一种用于图像转换的深度学习模型，它可以将一种类型的图像转换为另一种类型的图像，而无需成对的训练数据。本教程将帮助您了解CycleGAN的基本原理，并使用Python代码实现。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[
原创
2023-09-15 04:15:00
152阅读
第1章 - 基础知识实训操作手册1. 深度学习与神经网络简介目标：理解深度学习的基本概念，以及它与传统机器学习的区别。内容：a. 什么是神经网络？神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法模型。它由多个节点（或称为“神经元”）组成，这些节点在层级结构中组织起来。每个连接都有一个权重，通过调整这些权重，网络可以学习从输入数据中提取特征。b. 深度学习与传统机器学习的区别？传统机器学习算法通常依赖于手
