文件名称：NeuralStyleTransfer:基于VGG19模型的神经风格转换
文件大小：5.19MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-03 12:50:42
Python
神经风格转移 基于VGG19模型的神经风格Trnasfer :star: 在GitHub上为这个项目加注星标-它会有所帮助！ 是GAN应用程序中最好的例子之一。 它可以改善输入的低分辨率图像的质量。 作为生成器，此GAN使用SRResNet （超高分辨率残留网络）。 为了提供更好的输出图像质量，网络在三种不同的损失函数上进行训练。 表中的内容 评估 您可以在图像上评估经过预训练的超分辨率GAN 。 为此，请使用eval.py 训练 数据库 超分辨率甘练得从STL10数据集torchvision.dataset 。 发电机预热 在训练生成器和鉴别器之前，我们应该在具有像元损失函数的数据集上对Ganarator进行预训练。 有关生成器的预热，请参见“ ”。 鉴别器训练 发电机预热后，我们将对发电机和鉴别器的损失功能进行培训。 生成器损失包括对抗性损失（伪造预测与目标之间的BCE损失），基于模型
【文件预览】：
NeuralStyleTransfer-main
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----model()
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----README.md(2KB)
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