V-GAN-tensorflow:张量流实现“具有生成对抗网络的眼底镜图像中的视网膜血管分割”

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Tensorflow中的V-GAN 该存储库是的中Tensorflow实现。参考的keras代码可以在找到。与Keras代码相比的改进数据扩充已从脱机过程更改为联机过程，它解决了内存限制问题，但会减慢训练速度添加train_interval FLAGS以控制生成器和鉴别器之间的训练迭代，对于普通GAN，train_interval为1 根据验证数据的AUC_PR和AUC_ROC之和保存最佳模型添加采样功能以检查生成的结果以了解发生了什么在训练过程中将测量结果绘制在张量板上该代码的编写更加结构化曲线下面积（AUC），精度和召回率（PR），接收器工作特性（ROC）包依赖张量流1.6.0 python 3.5.3 numpy的1.14.2 matplotlib 2.0.2 枕头5.0.0 scikit图像0.13.0 scikit学习0.19.0 scipy

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