목차
GAN을 구현하기 위한 GAN 원리와 Pytorch 프레임워크(상대적으로 이해하기 쉬움)
Pytorch 프레임워크는 DCGAN을 구현합니다(상대적으로 이해하기 쉬움).
CycleGAN의 기본 원리와 Pytorch 프레임워크의 구현
1. 배경 생성
그것이 우리의 삶에서든 산업계에서든, 우리가 이미지를 획득할 때 우리 모두는 선명한 이미지를 얻어서 이미지의 물체와 배경을 더 명확하게 볼 수 있기를 희망합니다. 매우 중요합니다. 예를 들어, 당사의 WeChat 촬영 시스템에서는 때때로 날씨나 기타 이유로 캡처된 이미지가 흐리거나 노이즈가 있어 이미지가 선명하지 않을 수 있으며 이는 지리, 건축 또는 자연 재해를 이해하는 데 매우 불리합니다. 이미지의 노이즈, 이 기사는 주로 생성 대결 네트워크(GAN)를 사용하여 이미지 노이즈 제거를 달성합니다.
2. 데이터 수집
팁: 이 글은 주로 이미지에서 가우시안 노이즈를 제거하기 위한 것입니다.실제로 이미지에는 많은 유형의 노이즈가 있습니다. 선명한 이미지가 수집되고 프로그램을 사용하여 이미지에 가우시안 노이즈 또는 소금과 후추 노이즈를 추가하여 원래의 선명한 이미지를 유지하면서 노이즈가 많은 이미지를 얻습니다.
데이터 세트 다운로드:
링크: https://pan.baidu.com/s/1jCFcLb9dVoQJWDOJgspr0A
추출 코드: 69sc
설명하다:
- 다운로드한 데이터 세트에는 깨끗한 이미지와 노이즈가 많은 이미지가 포함되어 있습니다.
- 데이터 세트 디렉토리: 데이터
- 원본 클리어 이미지 디렉토리: 얼굴
- 기차
- 값
- 가우시안 노이즈가 추가된 이미지 디렉토리: GFaces
- 기차
- 값
- 원본 클리어 이미지 디렉토리: 얼굴
- 데이터 세트 디렉토리: 데이터
팁: 가우시안 노이즈를 추가하는 절차는 다음 특정 구현에서 제공됩니다.
3. 전반적인 디자인 아이디어
(1) 모델 생성
U-Net과 유사한 네트워크 방식 채택
(2) 판별 모델
4. 모델 노이즈 제거 효과
(1) 데모 데모 효과
팁: 여기 프로그램(mainWindow.py)은 생성기에 의해 표시되는 이미지를 표시하고, 이전 교육 후에 저장된 생성기 모델을 로드한 다음, 이 모델을 사용하여 다음과 같이 노이즈가 제거된 이미지를 생성합니다.
(1) mainWindow.py 실행 초기 인터페이스는 다음과 같습니다.
5. GitHub 코드 다운로드
6. 모델 다운로드
링크: https://pan.baidu.com/s/1KF-WLxhqCUIbUAQzq5sIag
추출 코드: xiit