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深度学习中的CycleGAN实现与几何深度学习基础
1. CycleGAN在TensorFlow中的实现
在这部分内容中，我们将使用TensorFlow实现一个CycleGAN，用于从手绘轮廓生成手袋图像，同时将草图与手袋明确配对。我们将草图所属的领域称为A，手袋所属的领域称为B。
1.1 实现思路
- 生成器 ：训练两个结构相同的生成器。一个将领域A中的草图映射到领域B中的手袋，另一个将领域B中的手袋映射到领域A中的草图。生成器应使生成的图像在目标领域看起来逼真。
- 判别器 ：为两个领域分别设置一个判别器。每个领域的判别器学习区分该领域中的真实图像和虚假图像，通过对抗训练促使生成器生成更好的虚假图像。
1.2 数据集
实现所需的数据集可以从以下链接下载： http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/datasets/edges2handbags.tar.gz
1.3 详细实现代码
from __future__ import print_function, division
# import scipy
import tensorflow as tf
from
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