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cycleGAN代码实现（附详细代码注释）
最近刚刚入门深度学习，试着复现cycleGAN代码。看了一个YouTube博主的cycleGAN代码，自己跟着写了一遍，同时加上了代码注释，希望能帮到同样的入门伙伴 下面的github地址 RRRRRBL/CycleGAN-Detailed-notes-: 内含cycleGAN代码，且有详细代码注释 (github.com) 在这里给出一个生成器的代码 i关于CycleGAN损失函数的可视化理解
看了《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》这篇论文，大致了解了CycleGAN的工作原理，为了更好的理解他损失函数的设计，结合提供的代码，我绘制了损失函数的流程图，并且用maps跑了代码，图中的图片就是测试集挑选出来的。通过看代码，我发现他[Pytorch系列-65]：生成对抗网络GAN - 图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - 无监督图像生成CycleGan的基本原理
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121962962 目录 第1章 什么是CycleGan网络的图像转换 1.1 项目在github上的源代码 1.2 图像转换实例 1.3 图像转换的总体共性Cyclegan 实现值得关注的问题
1.应用场景 不属于强监督，图像之间无需完全匹配，可实现图像风格转换。 2.数据处理 数据处理包括：数据扩充和数据归一化 3.网络结构 包括生成器及判别器： 生成器用来实现图像风格A与图像风格B之间的相互转换，生成器有两个GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：pix2pix、pix2pixHD、Vid2Vid、CycleGAN、StyleGAN模型
GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：pix2pix、pix2pixHD、Vid2Vid、CycleGAN、StyleGAN模型 目录 GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：pix2pix、pix2pixHD、Vid2Vid、CycleGAN、StyleGAN模型 <pytorch学习之cycleGAN
cycleGAN实现马到斑马，照片到画像…的转换 原文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 图1:给定任意两个无序图像集合X和Y，我们的算法学会自动“翻译”一张图像到另一张图像，反之亦然:(左)莫奈绘画和风景照片;(中)斑马和马图片;(右)来自Flickr的夏季和冬季约塞米蒂国家公园cycleGAN网络风格迁移，将黑夜转变成白天，低照度图像复原
cycleGAN网络风格迁移，将黑夜转变成白天，低照度图像复原 链接: [link](用CycleGAN网络复原低照度图像，风格转换，将黑夜颠倒成白昼，图像质量更优 - 小拍的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/362092765).在自己的数据集上实现CycleGAN（pytorch linux）
代码 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 参考文章 https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/80585531 1.将数据裁成256*256。 2.在datasets目录下新建文件夹label2image，在label2image下新建 trainA 和，trainB，testA，testB，A是你要训练的，B是你想pytorch jupyter下的CycleGAN代码
模型用的是苹果转橘子的数据集，较为简单。但可能是由于模型太大且图片数量不足（1000张左右）。因此，有些图片transform不是很好。 模型是在天池上面跑的。还需要导入until.py文件，我放在文末了。 import glob import random import os import torch from torch.utils.data import DatasUnpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks——CycleGAN学习笔记
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks——CycleGAN学习笔记 目录Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks——CycleGAN学习笔记Abstract1.Introduction2.Formulation2.1 Adversarial Loss2cycleGAN中model.network略解
作用：解释网络结构（包括生成器、判决器）以及归一化层、初始化方法、优化方法调度程序（学习率政策），和GAN的目标（损失函数）（ vanilla,lsgan,wgangp) 定义类 class Identity(nn.Module): 前馈整个网络结构 def forward(self, x): return x 返回一个归一化层 参数：norm_type (str)：跨模态检索Coupled CycleGAN: Unsupervised Hashing Network for Cross-Modal Retrieval
核心思想 本论文是无监督方法，主要由两层循环对抗网络构成，外层的循环对抗网络主要是使不同模态提取更有代表性的公共特征向量，内层循环对抗网络使学的高质量的哈希编码。 外层循环对抗网络： 过程描述：图像通过卷积提取特征作为FrealIF_{real}^IFrealI,然后通过生成cycleGAN源码解读（三）：数据读取
源码地址：https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 数据的读取是比较简单的，cycleGAN对数据没有pair的需求，不同域的两个数据集分别存放于A，B两个文件夹，写好dataset接口即可 fake_A_buffer = ReplayBuffer() fake_B_buffer = ReplayBuffer() # Dataset loader transforms_ = [cycleGAN源码解读（一）：网络
源码地址：https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 如图所示，cycleGAN的网络结构包括两个生成器G(X->Y)和F(Y->X)，两个判别器Dx和Dy 生成器部分：网络整体上经过一个降采样然后上采样的过程，中间是一系列残差块,数目由实际情况确定，根据论文中所说，当输入分辨率为128x128，采用