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Deep_Learning-2:基于生成对抗网络(PFA-GAN)的渐进式面部老化框架
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2021-04-08
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保留身份的条件生成对抗网络的面Kong老化 该存储库是的人的官方开放源代码,由宗宗望, ,罗维新和高 。 它是在tensorflow中实现的。 请按照说明运行代码。 ![scalars_framework] 1.安装 安装python的第3个程序包依赖项(在requirements.txt中列出) tensorflow-gpu==1.4.1 scipy==1.0.0 opencv-python==3.3.0.10 numpy==1.11.0 Pillow==5.1.0 pip install -r requirements.txt 其他图书馆 CUDA 8.0 Cudnn 6.0 2.下载数据集 我们使用跨年龄名人数据集进行培训和评估。 有关此数据集的更多详细信息,请参考( )。 经过面部检测,对齐和中心裁剪后,我们将图像分为5个年龄段:11-20、21-30、31
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Deep_Learning-2-main.zip (11个子文件)
Deep_Learning-2-main
requirements.txt 87B
test_your_images.py 6KB
dcgan_generator_epoch_5.h5 9.64MB
models.py 16KB
age_lsgan_transfer.sh 272B
README.md 2KB
test.py 6KB
dcgan_generator_epoch_1.h5 9.64MB
age_lsgan_transfer.py 7KB
dcgan_discriminator_epoch_5.h5 7.25MB
dcgan_discriminator_epoch_1.h5 7.25MB
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曲奇小朋友
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