pix2pix 有条件对抗网络的图像到图像翻译的PyTorch实现 纸和官方代码 介绍 Pix2Pix是一个图像到图像的翻译项目，它可以做很多事情，下面仅显示其中一些： 它基于条件GAN，其中条件不是矢量或图像，而是图像。如下所示： 发电机 本文比较了两种不同的生成器，编码解码器和U-Net。 结果表明，U-Net可以做得更好，这可能是因为U-Net具有一些跳过连接，这使您可以更好地了解底层功能。 判别器 本文使用patchGAN作为判别器，这意味着我们不判断整个图像对，而是判断一些图像补丁，然后取平均值。 这样可以加快训练阶段，并可以处理不同大小的图像。 数据集 团队还会发布一些不错的数据集，您可以免费下载。 我将使用城市景观数据集。 您可以下载自己喜欢的数据集并放入数据子目录。 要求 火炬0.4.0 火炬视觉 火 我使用pytorch 0.4.0来构建此项目，因此您需要更新py

生成对抗网络，已训练模型，用于迁移学习

Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.

Adversial Training for WikiPassageQA Use Adversial Training for QA retrieval dataset WikiPassageQA Running Environments: cuda == 9.2 pytorch ==1.5.1 + cu92 transformers == 3.3 Running parameters: python3 run_FGMSelectedTrain.py --do_train \ --bert_model "bert-base-uncased" \ --model_type "MatchModel" \ --train_file "data/wikipassageQA/train.tsv" \ --dev_file "data/wikipassageQA/dev.tsv" \

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信息对抗 伴随人类社会不同利益的个人、组织或国家间的竞争、对抗或战争等活动而产生的一种社会现象 古代信息对抗时期：烽火台、信使、驿站，人脑 电子对抗时期：1905-20世纪90年代海湾战争前，电子战（无线电通信对抗、导航、雷达、制导武器等） 综合信息对抗时期：20世纪90年后，卫星、空中侦察飞机、无人侦察飞机、地面情报系统、船载电子侦察系统等

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