《昇思25天学习打卡营第17天 | 昇思MindSporeCycleGAN图像风格迁移互换》
17天
本节学习了CycleGAN图像风格迁移互换。
CycleGAN即循环对抗生成网络,该模型实现了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。该模型一个重要应用领域是域迁移,可以通俗地理解为图像风格迁移。其实在 CycleGAN 之前,就已经有了域迁移模型,比如 Pix2Pix ,但是 Pix2Pix 要求训练数据必须是成对的,而现实生活中,要找到两个域(画风)中成对出现的图片是相当困难的,因此 CycleGAN 诞生了,它只需要两种域的数据,而不需要他们有严格对应关系,是一种新的无监督的图像迁移网络。
步骤
1.数据集
1.1数据集下载
1.2数据集加载
1.3可视化
2.构建生成器
3.构建判别器
4.优化器和损失函数
5.前向计算
6.计算梯度和反向传播
7.模型训练
8.模型推理
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旅游网站设计与实现 摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本旅游网站就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞…...