循环生成对抗网络——CycleGAN
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前言
CycleGAN（循环生成对抗网络）是一种用于图像到图像的转换的深度学习模型，由Jun-Yan Zhu等人在2017年提出。它能够在没有成对训练样本的情况下，实现两个图像域之间的转换。例如，它可以将马的图片转换为斑马的样式，或者将夏天的照片转换成冬天的场景。
一、官网地址
github网址：https://github.com/junyanz/CycleGAN
官网介绍：https://junyanz.github.io/CycleGAN/二、应用
三、解决的问题
1、图像转译任务
建立一个映射，输入一个图像域图片，输出另一个图像域图片。
2、原理
四、调试好的源码
由于直接下载GitHub上的源码需要进行调试才可以运行，调试过程比较麻烦，我这边提供给大家一个我调试好的源码，方便新手进行训练、测试。
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原文地址：https://blog.csdn.net/m0_58941767/article/details/142704671
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