matlab有些代码不运行-yousaidthat-tf:你说-tf

时间:2024-06-12 16:27:19
【文件属性】:

文件名称:matlab有些代码不运行-yousaidthat-tf:你说-tf

文件大小:7.99MB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-06-12 16:27:19

系统开源

matlab有些代码不运行介绍 该存储库是的TensorFlow版本。 演示在中显示。 由于是由作者给出的。 我工作的基本思想是将Matlab模型转换为TensorFlow。 Matlab模型的原始参数存储在中间的.mat文件中。 使用这些文件初始化TensorFlow变量。 注意1:Matlab代码中使用了5个面。 仅使用一张面Kong作为身份。 但是,两个中间.mat文件都被给出。 v201_param_cell_idnum1.mat意味着仅1张面Kong用作身份。 注2:还实现了去模糊模型,并提供了中间的.mat文件,该文件名为v114_param_cell.mat 。 注3:上采样层由作者在给定的Matlab代码中定义。 因此,上采样层与Matlab模型并不完全相同。 在TensorFlow版本中尝试了双线性上采样和反卷积。 反卷积性能更好。 代码一团糟。 不推荐使用某些代码。 抱歉,我没有时间整理它们。 不同的型号由其文件名指示。 例如, _halfface.py意味着L1损失仅应用于下半脸。 _save_step0.py表示不训练单个步骤。 该模型仅由Matlab参数初始化


【文件预览】:
yousaidthat-tf-master
----images()
--------images()
--------faceimg3()
--------trump0907()
--------faceimg1()
--------trump()
--------faceimg2()
----videos()
--------trump0907-85000.mp4(189KB)
--------trump0907-30000.mp4(190KB)
----code()
--------run_syncnet.py(2KB)
--------speech2vid_train_save_step0.py(10KB)
--------mfcc.m(7KB)
--------speech2vid_train_multi_lr.py(16KB)
--------evaluation_deblur.py(3KB)
--------build_data_utils.py(13KB)
--------deblur_train_save_step0.py(4KB)
--------deblur_inference.py(4KB)
--------speech2vid_train_gan_test.py(16KB)
--------speech2vid_inference_gan.py(26KB)
--------trifbank.m(5KB)
--------tmp.wav(396KB)
--------speech2vid_utils.py(6KB)
--------python_mfcc.m(650B)
--------speech2vid_early_stopping_gan.py(4KB)
--------run_pipeline.py(12KB)
--------evaluation_gan_meta.py(13KB)
--------sh()
--------vec2frames.m(7KB)
--------speech2vid_inference_gan_halfface.py(27KB)
--------speech2vid_early_stopping_gan_halfface.py(4KB)
--------deblur_early_stopping.py(2KB)
--------evaluation_gan.py(14KB)
--------speech2vid_inference_deconv.py(24KB)
--------deblur_train.py(11KB)
--------trainable_variables.txt(4KB)
--------run_visualise.py(4KB)
--------mp4_audio.wav(459KB)
--------deblur_utils.py(1KB)
--------speech2vid_train_gan_halfface.py(21KB)
--------v201.xlsx(17KB)
--------evaluation.py(17KB)
--------demo_syncnet.py(879B)
--------SyncNetModel.py(4KB)
--------speech2vid_inference_finetune.py(24KB)
--------build_data.py(26KB)
--------SyncNetInstance.py(5KB)
--------autotfrecords.py(2KB)
--------speech2vid_train_gan.py(21KB)
--------avi2mp4.m(312B)
----readme.md(2KB)

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