毕业设计基于tensorflow的pix2pix深度网络来完成图像翻译任务项目源码资源-CSDN文库

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毕业设计基于tensorflow的pix2pix深度网络来完成图像翻译任务项目源码（203个子文件）

bootstrap.css 143KB

bootstrap.min.css 118KB

bootstrap-theme.css 26KB

bootstrap-theme.min.css 23KB

translation.css 6KB

helper.css 510B

header.css 488B

raleway-semibold.eot 110KB

raleway-regular.eot 109KB

raleway-bold.eot 107KB

glyphicons-halflings-regular.eot 20KB

.gitignore 2KB

using_help__results__.html 309KB

engine_info.html 35KB

using_help.html 21KB

engine_list.html 18KB

train_info.html 18KB

create_train.html 12KB

model_help.html 11KB

index.html 9KB

train_list.html 7KB

home.html 4KB

index.html 4KB

auto_color.html 444B

home.html 29B

pix2pix_z_system.iml 1KB

billboard2.jpg 800KB

lanbo.jpg 137KB

dabai.jpg 130KB

echarts.min.js 753KB

jquery-3.3.1.js 265KB

jquery-3.3.1.min.js 85KB

bootstrap.js 68KB

bootstrap.min.js 36KB

wow.js 5KB

npm.js 484B

predict.js 450B

bootstrap.min.css.map 529KB

bootstrap.css.map 380KB

bootstrap-theme.css.map 47KB

bootstrap-theme.min.css.map 25KB

main.uQUzAA.meta 59B

helper-2-1.png 1.33MB

helper-2-3.png 1.09MB

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helper-9-1.png 815KB

helper-2-2.png 695KB

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共 203 条

本科生zzw的毕业设计，基于tensorflow2.x框架搭建的pix2pix深度网络来完成图像翻译任务，并且配合Django来实现可视化操作。软件架构 pix2pix深度网络模型是基于Tensorflow2.x所搭建，使用Train和Engine两个自定义工具来驱动pix2pix深度网络模型，通过一个EngineManage来管理Engine，从而使上层能够方便调用。安装教程 1、安装anaconda环境 2、克隆本仓库 3、导入运行环境 conda env create -f Pix2PixZ.yaml 使用说明 1、进入项目根目录，输入python manage.py runserver 2、首页拥有使用说明

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