PyTorch-CycleGAN：CycleGAN的清晰可读的Pytorch实现

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文件名称：PyTorch-CycleGAN：CycleGAN的清晰可读的Pytorch实现

文件大小：471KB

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更新时间：2024-02-25 17:48:50

computer-vision deep-learning computer-graphics image-processing pytorch

pytorch-CycleGAN 一个清晰易读的CycleGAN的Pytorch实现（ ） 先决条件 该代码旨在与Python 3.6.x ，尚未在以前的版本中进行过测试 按照的说明进行当前设置 在漂亮的Web浏览器视图中绘制损耗图并绘制图像 pip3 install visdom 训练 1.设置数据集 首先，您需要下载并设置数据集。 最简单的方法是使用UC Berkeley信息库中已经存在的数据集之一： ./download_dataset 有效的<数据集名称>是：apple2orange，summer2winter_yosemite，horse2zebr

【文件预览】：
PyTorch-CycleGAN-master
----models.py(3KB)
----train(7KB)
----utils.py(4KB)
----test(3KB)
----datasets.py(990B)
----output()
--------real_A.jpg(38KB)
--------loss_G.png(14KB)
--------loss_G_identity.png(16KB)
--------real_B.jpg(75KB)
--------loss_G_cycle.png(16KB)
--------fake_B.png(126KB)
--------loss_D.png(18KB)
--------loss_G_GAN.png(20KB)
--------fake_A.png(143KB)
----LICENSE(34KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(4KB)
----download_dataset(1KB)