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contrastive-unpaired-translation:对比性的非配对图像到图像翻译,比cyclegan更快,更轻松的...
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对比非成对翻译(CUT) | | | 我们提供了基于补丁式对比学习和对抗学习的不成对图像到图像翻译的PyTorch实现。 没有使用手工制作的损耗和逆网络。 与相比,我们的模型训练更快,内存占用更少。 另外,我们的方法可以扩展到单个图像训练,其中每个“域”仅是单个图像。 , ,,加州大学伯克利分校和Adobe Research 在ECCV 2020中 伪代码 import torch cross_entropy_loss = torch . nn . CrossEntropyLoss () # Input: f_q (BxCxS) and sampled features from H(G_enc(x)) # Input: f_k (BxCxS) are sampled features from H(G_enc(G(x)) # Input: tau is the temperatu
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contrastive-unpaired-translation-master.zip (62个子文件)
contrastive-unpaired-translation-master
train.py 4KB
experiments
tmux_launcher.py 7KB
__init__.py 2KB
placeholder_launcher.py 3KB
__main__.py 3KB
grumpifycat_launcher.py 884B
singleimage_launcher.py 534B
imgs
patchnce.gif 1.02MB
gif_cut.gif 4.28MB
results.gif 4.72MB
grumpycat.jpg 233KB
paris.jpg 306KB
singleimage.gif 2.17MB
horse2zebra_comparison.jpg 2.98MB
.gitmodules 0B
models
sincut_model.py 3KB
cut_model.py 10KB
cycle_gan_model.py 11KB
__init__.py 3KB
template_model.py 6KB
stylegan_networks.py 27KB
base_model.py 11KB
patchnce.py 2KB
networks.py 59KB
test.py 4KB
requirements.txt 88B
datasets
make_dataset_aligned.py 2KB
prepare_cityscapes_dataset.py 4KB
download_pix2pix_dataset.sh 990B
single_image_monet_etretat
trainA
monet.jpg 289KB
trainB
etretat-normandy-france.jpg 606KB
download_cut_dataset.sh 1KB
combine_A_and_B.py 2KB
bibtex
cityscapes.tex 393B
shoes.tex 461B
transattr.tex 341B
handbags.tex 515B
facades.tex 253B
detect_cat_face.py 3KB
tox.ini 135B
util
get_data.py 4KB
util.py 5KB
__init__.py 102B
html.py 3KB
image_pool.py 2KB
visualizer.py 11KB
LICENSE 11KB
environment.yml 257B
options
train_options.py 4KB
__init__.py 136B
base_options.py 9KB
test_options.py 975B
README.md 10KB
data
single_dataset.py 1KB
template_dataset.py 3KB
unaligned_dataset.py 3KB
__init__.py 4KB
base_dataset.py 8KB
singleimage_dataset.py 5KB
image_folder.py 2KB
docs
datasets.md 5KB
.gitignore 793B
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