文件名称：photo-editing-tensorflow:基于策略梯度法的照片优化对抗网
文件大小：1.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 08:46:34
photos tensorflow project curve policy-gradient
基于策略梯度法的照片优化对抗网
照片润饰是一项耗时且具有挑战性的任务，它需要超越休闲摄影师能力的高级技能。 该项目旨在构建一个学习者，该学习者以类似于人的方式学习编辑照片。 最近，有许多任务通过对抗性学习来增强其鲁棒性和性能。 我们将对抗学习的概念借用到照片美学改善任务中，并使用策略梯度来优化其动作空间类似于人的策略网络。
要求
python 2.7
科学的
张量流
皮尔
用法
我们需要两个图像池。 我们的模型将学习如何编辑源池中的照片，使其看起来像目标池中的照片。
pyhton main.py --source_path
【文件预览】：
photo-editing-tensorflow-master
----ops.py(4KB)
----utils.py(902B)
----main.py(3KB)
----policy.py(8KB)
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------f2.png(21KB)
--------f1.png(18KB)
--------fig2.png(832KB)
--------f3.png(15KB)
--------fig3.png(572KB)
--------fig1.jpg(122KB)
----README.md(4KB)
----curve()
--------filter.py(3KB)
--------__init__.py(1B)
--------filter_api.py(4KB)
----environment.py(1KB)
----networks()
--------cnn.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------layers.py(2KB)
----data_loader.py(3KB)