免费注册个人网站不花钱,广告公司的经营范围有哪些,设计科技公司官网,优化网站排名怎么制作#x1f368; 本文为#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客#x1f356; 原作者#xff1a;K同学啊 本周任务#xff1a;
1、了解并学习Pix2Pix算法 2、画出Pix2Pix生成器网络结构
一、图像翻译
其实就是将物体的一个特征转换为同一物体的更复杂的特征 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客 原作者K同学啊 本周任务
1、了解并学习Pix2Pix算法 2、画出Pix2Pix生成器网络结构
一、图像翻译
其实就是将物体的一个特征转换为同一物体的更复杂的特征如皮包轮廓皮包彩图前2周中的CGAN是在GAN的基础上增加了条件将无监督转为有监督从而提高生成图像的质量
U-Net
U-Net是一个全卷积模型先压缩再扩张同时将上一层上采样与扩张后的特征拼接起来呈U形结构。
Pix2Pix
与CGAN不同之处在于生成器的输入是源图像随机噪声而判别器的输入则是生成图像源图像。PIx2Pixel的判别器将输入图像分为N X N 个图像块然后将它们依次提供给判别器。生成器网络结构图
运行结果 tips如果运行过程报错可以试着将shuffle改为False、n_cpu的线程数减少这样就可以顺利运行了。
