文件名称：flowerizer:使用深度学习轻松绘制花朵的工具
文件大小：3.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 13:28:29
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花器 一种使用深度学习轻松绘制花朵图片作为Web服务样本的工具。 公告 运行检查环境 Mac mini（2014年末）macOS Sierra 的Python 3.6.2 依赖库 OpenCV 点子 numpy scipy pydot keras matplotlib h5py tensorflow枕头 有关版本，请参见 。 pix2 pix转换最多可在浏览器上显示 1.准备 # 利用するpix2pix-tensorflowとfast-style-transferのcloneとフォルダを作成をする。 setup.sh 2.获取学习数据 下载的数据集图像（“ 102flowers.tgz）”，图像分割（“ 102segmentations.tgz”）和图像标签（“ imagelabels.mat”），并将./pix2pix_train_data/orig/下。 imagelabels
【文件预览】：
flowerizer-master
----fast_style_transfer_style_imgs()
--------gogh.jpg(549KB)
----imgs_for_doc()
--------pix2pix_test_result_index.png(676KB)
--------browser.png(399KB)
--------output.png(104KB)
--------style_transfer_before_image_00441.png(99KB)
--------image_00257.png(134KB)
--------browser.gif(849KB)
--------style_transfer_with_old_color_image_00441.png(151KB)
--------style_transfer_after_image_00441.png(148KB)
----static()
--------vendor()
--------index.html(7KB)
----requirements.txt(139B)
----restore_color.py(552B)
----.gitignore(131B)
----README.md(8KB)
----translate_train_data.py(2KB)
----fast_style_transfer_server.py(3KB)
----setup.sh(837B)