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Matlab的甘

1.0.1版(205 MB)通过 衣春亮
创成对抗性网络的MATLAB实现 - 从GAN到Pixel2Pixel,CycleGAN

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更新2021年3月19日

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研究论文中提出剖成对抗性网络(甘斯)的MATLAB实现的集合。它包括甘,有条件-GaN,信息-GaN,对抗性的自动编码,Pix2Pix,CycleGAN多,模型应用到不同的数据集,如MNIST,celebA和门面。

引用

衣春亮(2021)。Matlab的甘(https://github.com/zcemycl/Matlab-GAN),GitHub的。检索到

Y. LeCun和C.科尔特斯,“手写MNIST digitdatabase,” 2010。[MNIST]

J.邓W.东,R. Socher,L.-J.李,李K.,和L。费 - 费,“ImageNet:大规模层级图像数据库,” inCVPR09,2009. [Apple2Orange(ImageNet)]

R.Tyleček和R. SARA“空间图案的模板forrecognition具有规则结构的对象的,” inProc.GCPR,(萨尔布吕肯,德国),2013年[门面]

刘志刚,罗平,王旭东,唐旭东,“基于深度学习的人脸属性研究”,计算机视觉学报,2015年12月。(CelebA)

古德费洛,伊恩J。等人。“创成对抗性的网络。”的arXiv ABS / 1406.2661(2014):N。PAG。(GAN)

雷德福,艾力等。“无监督学习代表与深卷积剖成对抗性的网络。”CORR ABS / 1511.06434(2015):N。PAG。(DCGAN)

丹顿,艾米丽L.等人。“半监督学习与上下文条件剖成对抗性的网络。”的arXiv ABS / 1611.06430(2017):N。PAG。(CGAN)

奥德纳,奥古斯等。“条件图像合成与辅助分类甘斯”。ICML(2016)。(ACGAN)

陈曦等,“信息gan:基于信息最大化生成对抗网的可解释表示学习”。少量的酒(2016)。(InfoGAN)

Makhzani,阿里等。“对抗性自动编码。”的arXiv ABS / 1511.05644(2015):N。PAG。(AAE)

伊索拉,菲利普等。“图像 - 图像转换与条件对抗性的网络。”2017年IEEE会议计算机视觉与模式识别(CVPR)(2016):5967-5976。(Pix2Pix)

J.-Y。朱,T. Park, P. Isola,和A. A. Efros,“使用周期一致的反对抗网络的图像到图像的非配对翻译”,2017。(CycleGAN)

MATLAB版本兼容性
创建R2019b
兼容R2019b到R2020a
平台兼容性
窗户 麦克斯 Linux.

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