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昇思25天学习打卡营第21天|munger85

2024/12/23 14:21:48 来源:https://blog.csdn.net/sinat_41803770/article/details/140671917  浏览:    关键词:昇思25天学习打卡营第21天|munger85

Pix2Pix实现图像转换

他和gan是很相似的,但是他比较依赖于输入的图像,例如在使用的时候要输入1图片,会基于这个图片做生成,而gan是直接自己就生成,所以他是一种基于条件的gan
在这里插入图片描述下载了数据集
在这里插入图片描述看看数据是什么样
在这里插入图片描述跳跃连接将编码器中的高分辨率特征直接传递给解码器,使生成器能够更好地保留输入图像的细节,从而生成更清晰、更精细的输出图像。所以他是一个组件
在这里插入图片描述unet是我们的生成器
在这里插入图片描述这个convNorm层是判别器的组件
在这里插入图片描述所以我们判别器也有了
在这里插入图片描述gamma是调节学习率动态衰减,beta是平移梯度到归一化的输出。
在这里插入图片描述pix2pix就有判别器,生成器组成了
在这里插入图片描述训练时就要向前传播
在这里插入图片描述生成器希望判别器都判别为真,判别器希望真的就是真,假的生成的就是假的。
在这里插入图片描述得到梯度,开始优化
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可以看到训练好的模型,让图片变成了目标的风格。
请添加图片描述

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