文件名称：Caffe_CycleGAN:使用周期一致对抗网络的不配对图像到图像翻译的CaffeC ++实现
文件大小：1.15MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 00:46:52
caffe deep-learning neural-network cpp generative-adversarial-network
Caffe_CycleGAN：的不的Caffe / C ++实现 这是我使用Caffe的CycleGAN算法的实现，无需输入输出对即可进行图像到图像的转换。 对于实际应用，应使用Torch中的。 马到斑马 斑马到马 依存关系 这段代码依赖于，只对solver.hpp进行了solver.hpp修改： 在Solver类定义中，ApplyUpdate函数必须从保护状态移到公共状态 在Solver类定义中，必须将iter_从protected移到public 还使用了OpenCV和boost，但是如果您有Caffe，则应该已经安装了它们。 我仅在使用Visual Studio 2015的Windows上测试了此代码，但只要使用上述修改正确安装了Caffe，它也应该能够在Linux和Mac Os上运行。 建造 该项目使用CMake作为构建工具。 一旦正确地构建和编译了代码，就应该有能力启动
【文件预览】：
Caffe_CycleGAN-master
----CMakeLists.txt(458B)
----Assets()
--------Cyclic_loss.JPG(41KB)
--------Failure_case2.png(338KB)
--------Failure_case.png(286KB)
--------H2Z.png(225KB)
--------Z2H.png(260KB)
--------Discriminator_loss.JPG(61KB)
----README.md(3KB)
----include()
--------NN_Agent.h(5KB)
----src()
--------main.cpp(33KB)
--------NN_Agent.cpp(18KB)
----LICENSE.md(1KB)
----launch_files()
--------generator.prototxt(23KB)
--------train.bat(659B)
--------discriminator.prototxt(4KB)
--------solver_generator.prototxt(291B)
--------solver_discriminator.prototxt(299B)
--------test.bat(430B)