分享视频教程——《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》,2022最新升级版!本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN,提供数据集、代码和课件。 适用人群: 1、对GAN生成对抗网络感兴趣的 2、对PyTorch感兴趣的 3、希望研究深度学习模型的
2022-04-18 12:05:46 532B pytorch 生成对抗网络 人工智能 python
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分享课程——GAN生成对抗网络实战(PyTorch版),2022年最新升级!提供全部的代码+课件+数据集下载! 本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN,结合论文讲原理,详细演示代码编写过程。 课程大纲如下: 章节1 GAN课程简介 章节2 GAN的基本原理和公式详解 章节3 基础GAN 章节4 DCGAN 章节5 动漫人物头像生成实例 章节6 CGAN (Conditional GAN) 章节7 Pix2pixGAN 章节8 SGAN(Semi-Supervised GAN) 章节9 CycleGAN 章节10 WGAN(Wasserstein GAN) 章节11 GAN的评价方法
2022-04-13 17:06:40 638B GAN 生成对抗网络 pytorch
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对生成对抗网络GANs原理、实现过程、应用场景的理解(附代码),另附:深度学习大神文章列表 深度学习原理.pdf
生成对抗网络,卡通人脸数据集
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很少有用生成对抗网络(GAN)来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络(GAN)和条件生成对抗网络(CGAN)模型。采用的是Pytorch深度学习框架。
该数据集为动漫人物头像数据集,一共有21511个动漫人物头像,供大家使用。 可以用于训练GAN,DCGAN等一系列的生成对抗神经网络的实验。具体实验方法已经更新,大家可以点击我的主页进行查看,pytorch 使用DCGAN生成动漫人物头像。 入门级实战必看的小例子,大家可以自行查看。欢迎大家进行探讨讨论,提出更优秀的训练方法。
2022-04-06 12:05:21 220.36MB DCGAN GAN 生成对抗网络 人工智能
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人工智能领域 PyTorch生成对抗网络编程
2022-04-05 19:03:11 7.33MB pytorch 人工智能 生成对抗网络 python
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使用LSGAN生成摩托车图像。 概述 在这项工作中,将光谱归一化技术应用于LSGANS,以合成新的摩托车彩色图像。 该项目的结果可能会帮助正在研究需要识别摩托车的交通识别系统的研究人员,尤其是在越南进行的研究。 实际上,摩托车是越南人日常生活中必不可少的部分,因为摩托车是越南人的主要交通工具。 建筑学 初步结果 从左至右:Epoch 0,Epoch 2000,Epoch 20000 为什么训练GAN具有挑战性? 模式崩溃 简而言之,模式崩溃是发生器G产生有限种类的数据的情况,即,它总是为每个随机输入提供相似的输出(在这种情况下为图像)。 当鉴别器与生成器相比学习得太快时,就会发生模式崩溃。 下图显示了由生成器生成的具有模式崩溃问题的几个相似图像。 从图中可以看出,只使用了狭窄的颜色范围,这使自行车具有相似的外观。 仅使用公共Kaggle数据集时,我们遇到了这个问题。 通过添加更多数据并平衡
2022-03-30 13:51:32 9.09MB
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面向生成对抗网络的互优化,可实现可靠的语音识别
2022-03-26 10:34:22 307KB 研究论文
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图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题,它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用,因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进,提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN(granular residual DeblurGAN)的单图像盲去运动模糊方法,采用细粒度残差模块(granular residual block)作为骨干网络,以此在不增加参数量的情况下,扩大感受野,获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集:GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估,并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出,提出的方法改进效果明显,并且在计算开销上面优于其他算法。
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