生成对抗网络GAN.pptx

pix2pix 有条件对抗网络的图像到图像翻译的PyTorch实现 纸和官方代码 介绍 Pix2Pix是一个图像到图像的翻译项目，它可以做很多事情，下面仅显示其中一些： 它基于条件GAN，其中条件不是矢量或图像，而是图像。如下所示： 发电机 本文比较了两种不同的生成器，编码解码器和U-Net。 结果表明，U-Net可以做得更好，这可能是因为U-Net具有一些跳过连接，这使您可以更好地了解底层功能。 判别器 本文使用patchGAN作为判别器，这意味着我们不判断整个图像对，而是判断一些图像补丁，然后取平均值。 这样可以加快训练阶段，并可以处理不同大小的图像。 数据集 团队还会发布一些不错的数据集，您可以免费下载。 我将使用城市景观数据集。 您可以下载自己喜欢的数据集并放入数据子目录。 要求 火炬0.4.0 火炬视觉 火 我使用pytorch 0.4.0来构建此项目，因此您需要更新py

生成对抗网络，已训练模型，用于迁移学习

前阵子学习GAN的过程发现现在的GAN 综述文章大都是2016年 lan Goodfellow或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了

卷积生成对抗网络之人脸识别（详细步骤讲解+注释版） 注释见代码内，讲解见本人博客

关于生成对抗GAN的干货都在这里了。

本文介绍了一种基于图像生成对抗网络的算法，用于感知遮挡人脸的还原。该算法通过对抗网络的生成器和判别器进行训练，实现了对遮挡人脸的还原。实验结果表明，该算法在还原遮挡人脸方面具有较好的效果。本文的研究对于提高人脸识别的准确性和安全性具有重要意义。

CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now论文中的权重

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码 博客文章中包含了每行代码的详解，自行查看即可

在医疗领域，许多疾病的诊断依赖高倍数显微镜对细胞等微观物体的观测，但由于高倍数显微镜价格昂贵，操作复杂，且高倍数细胞显微图像重建工作存在低、高倍数显微图像之间图片风格不统一、细胞图像清晰度不致和训练数据不匹配等问题。为此，提出高倍数细胞显微图像生成式对抗网络。将全新激活函数引入Cyclean网络，在生成器中添加新的残差密集块并去掉BN层。同时为确保生成图像真实可信，在生成器训练过程中考虑细节感知损失。实验结果表明，该方法在保留低倍数显微图像基本信息的基础上，能够对高倍数显微图像细节进行有效的还原。