cgan-denoiser:TensorflowKeras条件生成对抗网络(CGAN)模型的实现,可用于图像去噪或伪像去除

上传者: 42131367 | 上传时间: 2021-07-30 16:31:44 | 文件大小: 86KB | 文件类型: ZIP
有条件的GAN去噪器 条件生成对抗网络(CGAN)模型的Tensorflow / Keras实现,可用于图像去噪或伪像去除。 CGAN由一个生成器网络和一个鉴别器网络组成。 生成器将嘈杂/伪像图像作为输入,目的是尽可能接近真实图像。 鉴别器模型将真实图像或生成的图像作为输入,目的是尽可能准确地区分两者。 因此,网络参与了至高无上的激烈竞争... 发电机网络模型基于[1]中的U-Net。 GalaxyGAN模型帮助了结构和模型体系结构的一些选择: ,[2]。 安装 旨在与Python 2.7或3.4或更高版本兼容,但仅在2.7.13和3.6.7上进行了测试。 您将需要 ,为您的机器进行适当设置。 您可以在environment.yml看到所需的Python软件包。 如果使用Anaconda,则可以使用此文件安装作者的环境(请注意,使用tensorflow-gpu ,它需要GPU):

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