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matlab光照模型代码-InfoGAN:通过信息最大化生成对抗网络的可解释表示学习
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2021-05-23
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matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字: 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度: 操纵离散潜在代码(分类) 更改将更改数字的类型: 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加,这表明鉴别器越来越强,并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角(姿势): 有无眼镜: 发色: 发量: 灯光: 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练; 这将自动下载数据集。 要查看结果,请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接: 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接: 。 在生成数据之前,应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.
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InfoGAN-master.zip (42个子文件)
InfoGAN-master
img
architecture.svg 37KB
Chairs-yuepengyun
train.py 7KB
results
rotation.png 99KB
rotation2.png 109KB
model.py 5KB
data.py 2KB
CelebA-lishuchen
train.py 4KB
samples
Hair_quantity.png 118KB
Hair_color.png 119KB
Glasses.png 119KB
Lighting.png 119KB
Azimuth.png 117KB
model.py 2KB
config.py 518B
data.py 1KB
requirements.txt 143B
MNIST-wangchang
utils.py 2KB
test.py 3KB
train.py 3KB
results
c1_res.png 37KB
c2_res.png 37KB
random.png 68KB
cat_res.png 41KB
loss.png 89KB
model.py 3KB
config.py 290B
Faces-zhushenhan
data_generator
gen_data.m 76B
defrp.m 902B
gen_random_head.m 613B
load_model.m 245B
display_face.m 1KB
coef2object.m 756B
utils.py 2KB
test.py 2KB
train.py 3KB
results
random.png 93KB
loss.png 105KB
Azimuth.png 76KB
model.py 2KB
config.py 382B
data.py 1KB
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