C-GAN生成对抗网络图像处理工具
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常规的深度学习任务如图像分类,目标检测以及语义分割或者实例分割,这些任务的结果都可以归结为预测。图像分类是预测单一的类别,目标检测是预测和类别,语义分割或者实例分割是预测每个像素的类别。而GAN是生成一个新的东西如一个图片。
通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型。GAN是无监督的过程,能够捕捉数据集的分布,以便于可以从随机噪声中生成同样分布的数据
D判别式模型:学习真假边界,判断数据是真的还是假的 G生成式模型:学习数据分布并生成数据
了解了GAN的作用,来体验的GAN的神奇效果。这里以c-黄姓女孩起名eGAN为例子来实现图像的风格转换。所谓的风格转换就是改变原始图片的风格,如下图左边是原图,中间是风格图(崔字起名),生成后是右边的具有梵高风格的原图,可以看到总体上生成后的图保留大部分原图的内容。
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众所周知,GAN的映射函数很难保证生成图片的有效性。c-宝宝起名四字eGAN利用c-阳泉起名e c来保证生成的图片与输入图片的结构上一致性。我们看下c-豆姓起名eGAN的结构:
传统的GAN 判别器输出的是一个值,判断真假的程度。而pGAN输出是N*N值,每一个值代表着原始图像上的一定大小的感受野,直观上就是对原图上下可重复的一部分区域进行判断真假,可以认为是一英语培训班起名络,最早是在p2p提出(起名得分)。好处是参数少,另外一个从局部可以更好的抓取高频信息。
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