永远欣喜若狂，永远热泪盈眶。
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@小笼包牌 不客气，文章已经发给你了~
基于生成对抗网络的分类方法
经典论文阅读笔记： 最初的生成对抗网络是用于数据生成的，近些年也有一些研究者将生成对抗网络应用于分类任务中。例如在文献【1】中，作者设计了一种基于生成对抗网络的特征分...
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有啊，你可以留个邮箱，我发给你.
基于生成对抗网络的分类方法
经典论文阅读笔记： 最初的生成对抗网络是用于数据生成的，近些年也有一些研究者将生成对抗网络应用于分类任务中。例如在文献【1】中，作者设计了一种基于生成对抗网络的特征分...
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是的，训练一次只能完成一个方法的转换
Pix2pix-两个领域匹配图像的转换
1. Pix2pix的简介： 图像处理中的很多问题都是将一张输入的图片转变成一张对应的输出图像，比如将一张灰度图转换为一张彩色图，将一张素描图转换为一张实物图， 这类...
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可以把预测图和真实图输入判别器，但是这样得到的生成结果不如concat之后再输入判别器，其实Pix2pix是基于cGAN的，和原图concat操作就是把原图作为cGAN中的条件
Pix2pix-两个领域匹配图像的转换
1. Pix2pix的简介： 图像处理中的很多问题都是将一张输入的图片转变成一张对应的输出图像，比如将一张灰度图转换为一张彩色图，将一张素描图转换为一张实物图， 这类...
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这里的图没有问题，cGAN和ACGAN的主要区别在判别器部分，cGAN的判别器只负责真假判断，而ACGAN的判别器不仅进行了真假判断还进行了分类。😊😊
ACGAN-半监督式GAN
CGAN通过在生成器和判别器中均使用标签信息进行训练，不仅能产生特定标签的数据，还能够提高生成数据的质量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通过使判别...
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@赵千叶 对的，这个图是没问题的
ACGAN-半监督式GAN
CGAN通过在生成器和判别器中均使用标签信息进行训练，不仅能产生特定标签的数据，还能够提高生成数据的质量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通过使判别...
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嗯，我拆开写是为了更加通俗易懂，便于读者理解
InfoGAN-无监督式GAN
1. InfoGAN简介： 普通的GAN存在无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题，2016年发表在NIPS顶会上的文章InfoGAN：Interpretable R...
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基于生成对抗网络的分类方法经典论文阅读笔记： 最初的生成对抗网络是用于数据生成的，近些年也有一些研究者将生成对抗网络应用于分类任务中。例如在文献【1】中，作者设计了一种基于生成对抗网络的特征分...
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StarGAN-多领域间的转换1. StarGAN 的简介 Pix2pix解决了两个领域之间匹配数据集之间的转换，然而在很多情况下匹配数据集很难获得，于是出现了CycleGAN。它可以实现两个领域...
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CycleGAN-两个领域非匹配图像的相互转换1. CycleGAN的简介 pix2pix可以很好地处理匹配数据集图像转换，但是在很多情况下匹配数据集是没有的或者是很难收集到的，但是我们可以很容易的得到两个领域大...
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Pix2pix-两个领域匹配图像的转换
1. Pix2pix的简介： 图像处理中的很多问题都是将一张输入的图片转变成一张对应的输出图像，比如将一张灰度图转换为一张彩色图，将一张素描图转换为一张实物图， 这类...
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生成CelebA-HQ的jpg格式数据集1.下载img_celeba.7z文件 从Google drive 上下载img_celeba.7z https://drive.google.com/drive/folde...
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InfoGAN-无监督式GAN1. InfoGAN简介： 普通的GAN存在无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题，2016年发表在NIPS顶会上的文章InfoGAN：Interpretable R...
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ACGAN-半监督式GANCGAN通过在生成器和判别器中均使用标签信息进行训练，不仅能产生特定标签的数据，还能够提高生成数据的质量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通过使判别...
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SRGAN-超分辨率重建GANSRGAN是2017年CVPR中备受关注的超分辨率论文，把超分辨率的效果带到了一个新的高度。所谓超分辨率重建就是将低分辨率的图像恢复成对应的高分辨率图像。由于地分辨率...
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CGAN-监督式GAN1.CGAN的简介 为了解决带标签的数据生成问题，研究者们提出了条件生成对抗网络（CGAN）的概念。 CGAN的结构如上图所示，与GAN的主要区别是生成器和判别器的输入数据中...
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pyTorch 数据运算
1.张量的简介 张量也可以称为多维矩阵。例如，标量： 为0维张量 向量：为1维张量 矩阵：为2维张量 ....... 张量除了有维度、大小和元素个数之外，还有元素的类型，例如...
个人介绍
I am a Ph.D. candidate of Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology.