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本节学习了CycleGAN图像风格迁移互换。
CycleGAN即循环对抗生成网络#xff0c;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#xff0c;可以通俗地理解为图像风格迁移。其实在 CycleGAN 之前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
