正文对GAFT进行性能分析(Profiling)关于如何对Python程序进行性能分析生成分析报告并可视化分析报告，我在之前的一篇博客里《Python优化第一步: 性能分析实践》进行了详细的介绍，这里我就直接分析了。为了能针对gaft中不同的函数进行分析，借助Python内置的cProfile和pstats模块我写了个装饰器方便分析并生成不同的分析统计文件。defdo_profile(filena
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2023-10-08 15:07:40
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直方图均衡化之前的文章中陆续介绍了OpenCV的编译，色彩空间以及滤波器，甚至DNN的简单介绍，挖了不少坑，目前很多都还没有填上，东西很多，也很杂乱。为了方便读者学习，从本文开始，我将从OpenCV的基本的图像处理算法开始，逐步系统的介绍OpenCV的各个模块的功能。本文先从直方图均衡化开始介绍。网上关于OpenCV API使用方法的文章非常多，但是对于背后的算法原理介绍就比较少了，
诶嘿，这是我的第一篇文章！这里要先下载python，如果没有的话可以从官网下载哦！我们先打开IDLE，打开时候应该是这样的界面（当然名字随便起啦，但是要在末尾加上".py”才可成功运行哦），打开之后应该是这样的：这个时候，我们来学第一个小游戏吧：首先，我们要先导入random库。 然后，我们就要生成一个随机数。这里要给一个字母赋值，就比如说a这个字母吧。这里，a = random.random()
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2023-09-13 16:01:51
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# 如何实现“patch GAN pytorch实现”
## 一、流程概述
在实现“patch GAN pytorch实现”这个任务中，我们需要按照以下步骤逐步进行操作。具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 定义生成器模型 |
| 3 | 定义判别器模型 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 训练模
原创
2024-05-18 05:17:50
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在图像处理和生成领域，生成对抗网络（GAN）因其强大的生成能力而备受青睐。然而，要评估GAN生成图像的质量，通常采用峰值信噪比（PSNR）作为一种度量标准。本文将详细介绍如何在Python中实现GAN网络计算PSNR的代码，并结合相关技术背景和实现流程。
根据我的经验，一个有效的评估标准可以显著提升生成模型的性能。在我们展开讨论之前，先来了解一下PSNR的背景。
### 背景描述
PSNR是
GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-07-28 16:12:22
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Jittor实现Conditional GAN Generative Adversarial Nets（GAN）提出了一种新的方法来训练生成模型。然而，GAN对于要生成的图片缺少控制。Conditional GAN（CGAN）通过添加显式的条件或标签，来控制生成的图像。本文讲解了CGAN的网络结构、
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2021-02-10 07:12:00
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文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones视频手把手教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdVGG原论文：点
一、生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”单独交替迭代训练生成器和判别器通过不断的循环，「生成器G」和「判
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2023-09-20 10:32:45
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GAN的原理与实现GAN的原理与实现GAN的原理与实现1.GAN的原理介绍2.数据准备3.编写生成器模型和辨别器模型4.编写loss函数，定义优化器5.定义批次训练函数6.GAN的训练与结果可视化7.简单GAN的代码实现（一）8.简单GAN的代码实现（二）...
原创
2021-08-02 14:50:39
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# 如何实现GAN Python代码
## 简介
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，它们相互竞争来提高生成器的性能。在本文中，我们将学习如何使用Python实现GAN的代码。
## GAN实现流程
下面是实现GAN代码的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-07-16 09:42:04
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1 ...
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2021-08-22 19:58:00
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生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理
同样非常重要的DCGAN的原理
如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfe
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2021-07-02 16:11:36
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生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理
同样非常重要的DCGAN的原理
如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfello
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2019-06-24 08:19:46
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我们从这一节开始进入数字图像处理的大门。预备知识后序补充。图像处理可以有多种分类，其中图像增强和图像复原可以看作是一组相反的过程，这篇主要是概括图像增强技术。那么，增强技术也可以有多种分类，如，可以分为平滑（抑制高频成分）与锐化（增强高频成分），空间域与频域。我们把以第二种为例，分开解释两种技术，并进行对比。为了更加贴近实际操作，我将主讲算法。空间域图像增强
基于空域的算法分为点运算算法和邻
目录导入库数据准备定义生成器定义判别器 初始化模型，优化器及损失计算函数 绘图函数GAN的训练 运行结果 编辑导入库import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional
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2023-07-17 22:13:16
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Socket是网络编程的一个抽象概念。通常我们用一个Socket表示“打开了一个网络链接”，而打开一个Socket需要知道目标计算机的IP地址和端口号，再指定协议类型即可。客户端大多数连接都是可靠的TCP连接。创建TCP连接时，主动发起连接的叫客户端，被动响应连接的叫服务器。举个例子，当我们在浏览器中访问新浪时，我们自己的计算机就是客户端，浏览器会主动向新浪的服务器发起连接。如果一切顺利，新浪的服
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2023-07-24 10:41:36
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在好莱坞的犯罪电影中，我们经常看到侦探们在电脑高手的帮助下进行破案，他们可以从模糊、低质量的图像中发现隐藏的信息。在技术上，电影中的黑魔法被称为（SISR）
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2021-07-15 11:05:33
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在好莱坞的犯罪电影中，我们经常看到侦探们在电脑高手的帮助下进行破案，他们可以从模糊、低质量的图像中发现隐藏的信息。在技术上，电影中的黑魔法被称为（SISR）在各种SISR应用中，汽车牌照的超分辨率以其巨大的潜力绝对是名列前茅的。例如，它可以用于执法，还可用于提高车牌识别和街道识别（地图服务）的准确性。在本文中，将介绍在Python中实现的车牌图像增强。Jupyternotebook教程可以在此处（
原创
2021-01-06 14:01:10
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在好莱坞的犯罪电影中，我们经常看到侦探们在电脑高手的帮助下进行破案，他们可以从模糊、低质量的图像中发现隐藏的信息。在技术上，电影中的黑魔法被称为（SISR）在各种SISR应用中，汽车牌照的超分辨率以其巨大的潜力绝对是名列前茅的。例如，它可以用于执法，还可用于提高车牌识别和街道识别（地图服务）的准确性。在本文中，将介绍在Python中实现的车牌图像增强。Jupyter notebook教程可以在
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2021-06-23 18:05:42
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