CycleGAN mis en œuvre à partir de zéro

Une implémentation propre, simple et lisible, comprenant des poids pré-entraînés sur le jeu de données zèbres-chevaux disponible sur le référentiel Github, si vous souhaitez évaluer le modèle 🙂 J’ai beaucoup appris et je me suis spécialisé en GAN sur coursera Inspiré pour faire ces Vidéos GAN. Vous trouverez ci-dessous des liens affiliés et non affiliés. Votre prix est le même, mais si vous achetez via des liens d’affiliation, une petite commission sera reversée à la chaîne.Affilié : Non affilié : Dépôt GitHub : ✅ Appareil que j’utilise et que je recommande : ❤️ Devenir membre de la chaîne : ✅ Don unique : Paypal : Ethereum : 0xc84008f43d2E0bC01d925CC35915CdE92c2e99dc ▶️ Vous pouvez me contacter – Playlist Twitter-LinkedIn : Playlist PyestTorch : Timamp 00-Introduction 0:32-CycleGAN Abstract 7:45-Results paper 8:49 with us-Implementation outline 9:25-Discriminator 17:00-Generator 28:15-Data set 38:00 -Train function 57:55-Fin