使用Pix2Pix GAN将Google Satelite Image转换为Streetmap图像
Pix2Pix GAN是图像到图像转换的通用方法。 它基于条件生成对抗网络，其中生成目标图像，该目标图像以给定输入图像为条件。 提出了Pix2Pix GAN的思想。 根据该论文，该模型不仅学习从源图像到目标图像的映射，而且学习损失函数以训练该映射。
网络架构
生成器是经过修改的U-net模型，它将RGB图像作为输入，然后尝试将其映射到相同形状的另一个RGB图像。 鉴别器是一个PatchGan，输出一个30x30的矩阵，然后用于计算对抗损失。
数据集
可以使用此从Kaggle下载数据集。 下载数据集后，将其提取到data / dataset文件夹中。
超参数
source_images = 1096
target_images = 1096
IMAGE_HEIGHT = 256
IMAGE_W
2021-05-11 17:29:52
5.14MB
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pix2pix是最经典的GAN网络，也是学习GAN最开始最应该学习的一种网络。该资源包含了pix2pix的完整代码，可以直接上手，方便各位学习。
2021-04-12 19:07:53
98.95MB
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该应用程序基于pix2pix，这是一种由加州大学伯克利分校的研究人员于2017年开发的算法。生成对抗性网络模型，包括图像样本的"生成器"网络，以及"鉴别器"网络，其作用是提高算法的准确性。pix2pix模型通过对成对图像进行训练，例如将尝试从您给出的任何输入简笔图像生成相应的真实世界输出图像。deepnude
2020-01-03 11:35:37
105.85MB
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基于深度对抗网络，建立pix2pix 模型,实现对目标对象的自动上色。python语言编写代码实现
2019-12-21 21:48:23
12.06MB
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https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/
2019-12-21 20:48:26
98.65MB
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