Публикации по теме 'gans'


Оценка качества сгенерированных поддельных данных с помощью GAN
Поддельные данные, сгенерированные GAN (генеративно-состязательной сетью), представляют собой синтетические данные, созданные с помощью модели машинного обучения, чтобы они напоминали данные реального мира. Модель GAN состоит из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые работают друг с другом для создания синтетических данных, которые по своим характеристикам аналогичны реальным данным, на которых она обучалась. Эти сгенерированные данные часто используются для различных..
Генеративные состязательные сети в пополнении наборов данных спутниковых изображений
Следующий рассказ представляет собой введение в научные исследования, результаты которых вы найдете в Remote Sensing . Вступление Я полностью осознаю, что это можно считать преувеличением, но рассмотрение генеративных враждебных сетей как небольшой шаг в создании компьютера с чувством творчества действительно стимулирует мое собственное воображение. Особенно это относится к условной разновидности GAN. Проще говоря, они дают возможность создать правдоподобный реальный результат,..
AnimeGAN2-PyTorch Превратить фото в аниме
У AnimeGANv2 есть симпатичная предварительно обученная модель, и ее проще использовать, потому что вы можете скачать модель на Torch-Hub. В конце концов, вы можете преобразовать свои фотографии в аниме-стиль с помощью всего лишь следующего кода. Предварительно обученные веса имеют следующие изменения по состоянию на 2021/12 год. Демонстрация Colab: AnimeGAN2Demo Демонстрационное видео: huggingface Модель Pytorch: bryandlee/animegan2-pytorch Tensorflow Оригинальный..
Преобразование весов StyleGAN2 TensorFlow в Pytorch
Как создать реалистичное изображение с помощью StyleGAN от Pytorch Я хочу играть со StyleGAN Официальным репозиторием StyleGAN2 является TensorFlow1. Я конвертирую его в Pytorch и буду использовать. стильган2-pytorch Клонируйте официальный репозиторий и версию репозитория pytorch. GitHub — NVlabs/stylegan2: StyleGAN2 — официальная реализация TensorFlow Анализ и улучшение качества изображения StyleGAN Теро Каррас, Самули Лайне, Миика Айттала, Янне..
Квантуйте и ускоряйте Pytorch-ONNX
Квантование АнимеГАН Когда я попробовал это со средой выполнения графического процессора Colab, он сделал выводы в два раза быстрее. 🐣 Я инженер-фрилансер. Консультация по работе Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам с кратким описанием разработки. [email protected] Я делаю приложение, использующее Core ML и ARKit. Мы отправляем информацию, связанную с машинным обучением и дополненной реальностью. Гитхаб Твиттер Средний
Табличные данные GAN-On (пример с кодом)
Генеративно-состязательная сеть Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это тип архитектуры глубокого обучения, состоящий из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор обучен генерировать новые выборки данных, которые аналогичны заданному набору фактических выборок данных. Напротив, дискриминатор обучен различать сгенерированные выборки и настоящие выборки. Две сети тренируются в соревновании друг с другом, когда генератор пытается создать выборки, неотличимые от..
Дипфейки и мир генеративных состязательных сетей
GAN, сокращение от Generative Adversarial Networks, были представлены в статье Иэна Гудфеллоу и других исследователей из Монреальского университета, в том числе Йошуа Бенжио, в 2014 году: Мы предлагаем новую структуру для оценки генеративных моделей с помощью состязательного процесса , в которой мы одновременно обучаем две модели: генеративную модель G, которая фиксирует распределение данных, и дискриминативную модель D, которая оценивает вероятность того, что выборка была получена из..