Image domain conversion using CycleGAN

버전 1.0 (4.4 MB) 작성자: Takuji Fukumoto
MATLAB example of deep learning for image domain conversion

다운로드 수: 335

업데이트 날짜: 2020/6/11

GitHub에서 호스트

GitHub에서 라이선스 보기

This example shows how to convert images from one domain into another using CycleGAN
CycleGAN is a GAN model that is generally used for the following purposes.
-Style transfer (images and paintings)
-Season conversion
-Day / night conversion
-Object transformation
The difference from Pix2Pix, which also perform image-image conversion, is that CycleGAN uses unsupervised learning, so there is no need for a paired image dataset. In this example, even with unsupervised learning, you can see the model convert the images by understanding whether the fruit was a whole one or a cut one.

日本語
==
この例では、CycleGANを使用して、あるドメインから別のドメインに画像を変換する方法を紹介しています。
CycleGANは、一般的に以下のような目的で使用されているGANモデルです。
・スタイルの変換(画像や絵画)
・季節の変換
・昼夜変換
・物体の種類変換
同じく画像-画像変換を行うPix2Pixとの違いは、CycleGANは教師なし学習を利用しているため、ペア画像のデータセットが不要であることです。この例では、教師なし学習でも、果物が丸ごとなのかカットされたものなのかを理解して画像変換を行っていることがわかります。

[Keyword]
画像処理・IPCVデモ・ディープラーニング・深層学習・画像変換・コンピュータビジョン・ニューラルネットワーク・人工知能・敵対的生成ネットワーク

인용 양식

Takuji Fukumoto (2022). Image domain conversion using CycleGAN (https://github.com/matlab-deep-learning/Image-domain-conversion-using-CycleGAN/releases/tag/v1.0), GitHub. 검색됨 .

MATLAB 릴리스 호환 정보
개발 환경: R2020a
R2019b 이상 릴리스와 호환
플랫폼 호환성
Windows macOS Linux

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!
이 GitHub 애드온의 문제를 보거나 보고하려면 GitHub 리포지토리로 가십시오.
이 GitHub 애드온의 문제를 보거나 보고하려면 GitHub 리포지토리로 가십시오.