CycleGAN-pix2pix的软件总体架构，图形化展示，与开源代码完全一致

反卷积-显微术-CycleGAN 这是CycleGAN的一种实现，带有用于反卷积显微镜的模糊内核：最佳传输几何。 先决条件 Python 3.7 火炬，火炬> = 0.4.1，火炬视觉> = 0.2.1 要运行代码，请通过以下命令安装所需的软件包 pip install -r requirements.txt 预处理数据集 生成数据集 python generate_dataset.py --phase train --num_imgs 2000 python generate_dataset.py --phase test --num_imgs 500 将数据集重命名为“数据集”。 要生成所有训练和测试数据的名称，请运行文件“ readDatasetNames.py” python readDatasetNames.py 训练模型 python main.py --phase

GAN研究 研究生研究项目，使用CycleGAN和其他生成模型探索图像到图像的翻译。

CycleGAN官方Colaboratory

以％以叫=—唯#一旺43) 2．3．5各种换能器阵的指向性函数 根据以上指向性函数计算方法可以得到圆形活塞换能器、矩形活塞换能器、线列阵 组合平面换能器阵和矩形阵组合平面换能器阵等典型阵列的指向性函数表达式。 (1)圆形活塞换能器的指向性函数 D(a，0，co)= 口 2，r 、pap p卸一僦da 0 0 口 27r fda 0 筇 z=勋sinO，利用公式肛O)出=以(z)则 幼且印血p)厶(印血p)印 O 亢毋ksinO (2．44) 即咖蚓=I纠敞-挑；ff型dmO I 晓45， 其中如，以分别为零阶和一阶贝塞尔函数，口为圆形活塞的半径，七=2％为波数。 (2)矩形活塞换能器的指向性函数 单个矩形换能器组成的矩形活塞阵，将其置于xoy平面上，坐标原点选在矩形活塞 阵的对称中心，长为2a，宽为2b，则其指向性函数为：

PyTorch中的CycleGAN和pix2pix 新增内容：请检查（CUT），这是我们新的非成对图像到图像翻译模型，可实现快速且高效存储的培训。 我们为未配对和配对的图像到图像转换提供PyTorch实施。 该代码被写了和，并支持。 这种PyTorch实施产生的结果可与原始Torch软件相比，甚至更好。 如果您想重现与论文相同的结果，请在Lua / Torch中查看原始的和代码。 注意：当前软件可与PyTorch 1.4配合使用。 检查出支持PyTorch 0.1-0.3的较旧。 您可以在和找到有用的信息。 要实现自定义模型和数据集，请查看我们的。 为了帮助用户更好地理解和适应我们

循环GAN Pytorch实现CycleGAN :star:在GitHub上为这个项目加注星标-它会有所帮助！ 是将一个图像的到另一个图像的任务。它通过使用一些预训练模型的功能来实现。在这种情况下，使用在ImageNet上预训练的VGG19这样的基本模型。首先，我们从VGG19网络的某些层创建我们自己的模型。然后，通过将网络中的梯度添加到输入图像中，可以得到具有转移样式的结果图像。 表中的内容 编译模型 如上所述，首先，我们应该从预先训练的模型中编译模型。在这种特殊情况下，使用了VGG19 。我们应该定义Content loss和Style loss将在哪一层之间进行计算。由于模型的输入将是content_image的副本，因此我们不需要太多的节点来计算Content loss ，而不需要Style loss （在这种情况下， 1个节点用于Content loss ， 5个节点用于Style

在PyTorch和PyTorch Lightning中生成深度学习模型的实现 DCGAN 论文： 作者：Alec Radford，Luke Metz，Soumith Chintala 代码（PyTorch）： 由 码（闪电）： 由 去做 DCGAN Pix2Pix 循环GAN SRGAN

这是一个比较详细的介绍生成对抗网络和无监督风格转换的ppt，如果大家觉得有用，可以关注我，会不定期的分享生成对抗网络方面的文章笔记或心得，希望和大家一起学习进步！

氨基甲酸酯 CycleGAN实现，允许在人脸和卡通脸之间进行图像到图像的转换。 依存关系 Python版本3.8.5+ PyTorch版本1.8.0 培训说明 如果尚未下载数据，请取消注释train.py中“下载数据”部分的注释。 运行train.py TODO：添加文件以测试预先存在的权重。 结果 我将在此处总结我的结果，以对我的培训过程进行更详细的分析，请参见