Gan
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DCGAN理论讲解及代码实现
目录 DCGAN理论讲解 DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。 DCGAN将GA…
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WGAN(Wasserstein GAN)看这一篇就够啦，WGAN论文解读
WGAN论文地址：[1701.07875] Wasserstein GAN (arxiv.org) WGAN解决的问题 原始GAN训练过程中经常遇到的问题： 模式崩溃，生成器生成非…
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HCCG-CycleGAN网络结构、原理、以及相关代码–Generating Handwritten Chinese Characters using CycleGAN
摘要 摘 要 在东亚，书写汉字一直是一项重要的技能。然而，由于汉字数量大，手写汉字的自动生成面临着很大的挑战。目前已有各种机器学习技术用于汉字识别，但对手写体汉字的生成问题，特别是…
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FusionGAN [Python]实战学习
这是首个使用GAN来融合红外与可见光图像的模型，通过生成器和判别器之间的对抗学习避免人工设计activity level和融合规则 。 其中生成器同时将红外图像与可见光图像作为输入…
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Text to image论文精读RAT-GAN：文本到图像合成中的递归仿射变换 Recurrent Affine Transformation for Text-to-image Synthesis
RAT-GAN提出了一种用于生成对抗网络的递归仿射变换 (RAT)，将所有融合块与递归神经网络连接起来，以模拟它们的长期依赖关系，跟DF-GAN很类似。文章发表于2022年4月。 …
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FID指标复现踩坑避坑 文本生成图像FID定量实验全流程复现（Fréchet Inception Distance ）定量评价实验踩坑避坑流程
一、FID分数简介 FID全称为：Fréchet Inception Distance。 FID分数用于根据预训练网络提取的特征，测量真实图像分布和生成图像分布之间的距离。真实图像…
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【Unsupervised Image-to-Image Translation with Generative Prior 生成性先验引导的无监督的图像转换 (GPUNIT) 】 阅读笔记
content 1. 背景[0] 2. 简介[0] 三、相关工作[0] 四、生成先验蒸馏法[0] 5. 基于对抗学习的图像转换[0] 6. 实验结果[0] 七、总结与讨论[0] 1…
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【深度学习中常出现的参数与】
batchsize：一批的大小。即每一次训练在训练集中取batchsize个样本训练； iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； epo…
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深度学习图像修复平台与相关文献分享
深度学习图像恢复平台【传送门】[0] 忙了很久，毕业论文终于水完了🎉！这是一个基于二阶段式GAN的图像修复网站，主要功能都比较简单，可以通过涂抹的方式对需要修复的图像进行修复。…
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SeqGAN—-Exposure Bias问题
提示：文章写完后，可以自动生成目录。生成方法请参考右侧帮助文档 foreword 本文是作者在学习SeqGAN时，对于GAN在序列任务上问题的具体分析。 通过阅读GAN相关的研究资…
