文件名称：contrastive-unpaired-translation:对比性的非配对图像到图像翻译，比cyclegan更快，更轻松的训练（ECCV 2020，在PyTorch中）
文件大小：16.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 11:29:41
computer-vision computer-graphics pytorch generative-adversarial-network image-manipulation
对比非成对翻译（CUT） | | | 我们提供了基于补丁式对比学习和对抗学习的不成对图像到图像翻译的PyTorch实现。 没有使用手工制作的损耗和逆网络。 与相比，我们的模型训练更快，内存占用更少。 另外，我们的方法可以扩展到单个图像训练，其中每个“域”仅是单个图像。 ， ，，加州大学伯克利分校和Adobe Research 在ECCV 2020中 伪代码 import torch cross_entropy_loss = torch . nn . CrossEntropyLoss () # Input: f_q (BxCxS) and sampled features from H(G_enc(x)) # Input: f_k (BxCxS) are sampled features from H(G_enc(G(x)) # Input: tau is the temperatu
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contrastive-unpaired-translation-master
----train.py(4KB)
----experiments()
--------tmux_launcher.py(7KB)
--------__init__.py(2KB)
--------placeholder_launcher.py(3KB)
--------__main__.py(3KB)
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----imgs()
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----.gitmodules(0B)
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--------download_cut_dataset.sh(1KB)
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----environment.yml(257B)
----options()
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----data()
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--------template_dataset.py(3KB)
--------unaligned_dataset.py(3KB)
--------__init__.py(4KB)
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----docs()
--------datasets.md(5KB)
----.gitignore(793B)