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  • CycleGAN - GitHub
    This package includes CycleGAN, pix2pix, as well as other methods like BiGAN ALI and Apple's paper S+U learning The code was written by Jun-Yan Zhu and Taesung Park
  • CycleGAN论文详解:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent . . .
    CycleGAN论文 原文,描述了一致性循环生成对抗的结构、实验方法以及实验的结果等,适合计算机领域人工智能专业的学生阅读
  • 风格迁移——Cycle对抗生成网络(CycleGAN)原理介绍及实践
    CycleGAN 原论文为《 Unpaired\ Image-to-Image\ Translation\ using\ Cycle-Consistent\ Adversarial\ Networks 》,现在有了 GAN 的基础,我们可以直接关注 CycleGAN 的数学表达,可以快速明白其中的原理。
  • CycleGAN 介绍 - Hugging Face 社区计算机视觉课程 - Hugging Face 文档
    本节介绍 CycleGAN,全称为“循环一致性生成对抗网络”,它是一个专为图像到图像转换任务设计的框架,特别适用于没有配对示例的情况。
  • CycleGAN模型解读(附源码+论文)_cyclegan模型图-CSDN博客
    因为 CycleGAN 强调循环一致性(Cycle Consistency),它通过让生成的斑马再还原回马,确保生成的斑马仍然保留了输入马的基本特征和结构。
  • CycleGAN and pix2pix in PyTorch - GitHub
    CycleGAN course assignment code and handout designed by Prof Roger Grosse for CSC321 "Intro to Neural Networks and Machine Learning" at University of Toronto Please contact the instructor if you would like to adopt it in your course
  • CycleGAN | TensorFlow Core
    CycleGAN 的代码与其相似,主要区别在于额外的损失函数,以及非配对训练数据的使用。 CycleGAN 使用循环一致损失来使训练过程无需配对数据。 换句话说,它可以从一个域转换到另一个域,而不需要在源域与目标域之间进行一对一映射。
  • CycleGAN详细解读 - 知乎
    最近对GAN(Generative Adversarial Networks)产生了浓厚兴趣,对DCGAN,CycleGAN进行了学习,本文是对CycleGAN的的个人总结。 这是我第一次发文,我很用心的去完善每一个细节,但难免还是会有疏漏。




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