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EnlightenGAN:[IEEE TIP'2021]“ EnlightenGAN
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2021-05-24
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启蒙 IEEE图像处理交易,2020年, 代表性的结果 总体架构 环境准备 python3.5 您至少应准备3个1080ti GPU或更改批次大小。 pip install -r requirement.txt mkdir model 从下载VGG预训练模型,然后将其放入目录model 。 培训过程 在开始培训过程之前,您应该启动visdom.server进行可视化。 nohup python -m visdom.server -port=8097 然后运行以下命令 python scripts/script.py --train 测试过程 下载并将其放入./checkpoints/enlightening 创建目录../test_dataset/testA和../test_dataset/testB 。 将您的测试映像放在../test_dataset/testA (并且您应
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EnlightenGAN-master.zip (84个子文件)
EnlightenGAN-master
seg
PSPNet.py 0B
resnet.py 0B
resnext 0B
train.py 2KB
imgs
horse2zebra.gif 7.33MB
edges2cats.jpg 68KB
models
multi_model.py 16KB
temp_model.py 24KB
cycle_gan_model.py 14KB
test_model.py 2KB
Unet_L1.py 6KB
unit_network.py 20KB
single_model.py 24KB
__init__.py 0B
models.py 1KB
pix2pix_model.py 6KB
pair_model.py 16KB
base_model.py 2KB
unit_model.py 13KB
networks.py 47KB
configs
unit_gta2city_folder.yaml 3KB
scripts
script.py 1KB
lib
utils
th.py 1KB
__init__.py 18B
data
distributed.py 2KB
dataloader.py 16KB
dataset.py 3KB
__init__.py 95B
sampler.py 4KB
nn
parallel
__init__.py 92B
data_parallel.py 3KB
modules
comm.py 4KB
__init__.py 449B
replicate.py 3KB
unittest.py 835B
tests
test_sync_batchnorm.py 3KB
test_numeric_batchnorm.py 2KB
batchnorm.py 13KB
__init__.py 110B
requirement.txt 48B
predict.py 1KB
License 3KB
datasets
.DS_Store 6KB
download_pix2pix_dataset.sh 247B
download_cyclegan_dataset.sh 809B
combine_A_and_B.py 2KB
bibtex
cityscapes.tex 393B
shoes.tex 461B
handbags.tex 515B
facades.tex 253B
util
get_data.py 3KB
util.py 7KB
__init__.py 0B
html.py 2KB
image_pool.py 1KB
visualizer.py 7KB
png.py 978B
assets
.DS_Store 6KB
show_3.png 3.57MB
table.pdf 94KB
arch_2.pdf 1.66MB
new_ablation.pdf 1.34MB
comparison_3.pdf 1.67MB
arch.png 1.12MB
options
train_options.py 2KB
__init__.py 0B
base_options.py 9KB
test_options.py 845B
._single_unet_conv_add_bs32_BN_nonormDlayer5_3_final_lsgan_64patchD_P_vgg.py 4KB
single_unet_conv_add_bs32_BN_nonormDlayer5_3_final_lsgan_64patchD_P_vgg.py 2KB
README.md 2KB
data
single_dataset.py 958B
unaligned_random_crop.py 3KB
aligned_dataset.py 2KB
unaligned_dataset.py 5KB
syn_dataset.py 3KB
__init__.py 0B
base_dataset.py 2KB
custom_dataset_data_loader.py 2KB
pair_dataset.py 3KB
data_loader.py 229B
base_data_loader.py 195B
image_folder.py 2KB
.gitignore 1KB
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