适用人群

对GAN生成对抗网络感兴趣的
对PyTorch感兴趣的
希望研究深度学习模型的

课程概述

更新提示：2022.4.24 新增FID评价示例6节，使用莫奈风格化图片的评价作为例子，演示了FID对风格化效果的评价。
更新提示：2022.4.6新增 GAN的评价方法 一章，目前更新3节，讲解GAN的两种评价方法的原理：Inception Score 和 FID 。
更新提示：2022.1.25 新增 WGAN 一章。
本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN，提供数据集、代码和课件

目录

章节1:GAN课程简介试看
课时1视频GAN课程主要内容07:20可试看
章节2:GAN的基本原理和公式详解试看
课时2视频GAN的原理和结构12:03可试看
课时3视频GAN的算法流程和公式详解13:25可试看
课时4视频GAN公式总结和GAN的应用06:52
章节3:基础GAN
课时5视频基础GAN实例—数据加载11:45
课时6视频基础GAN实例—生成器模型代码12:18
课时7视频基础GAN实例—判别器模型、损失计算函数14:31
课时8视频基础GAN实例—绘图函数11:36
课时9视频基础GAN实例—训练循环（一）15:18
课时10视频基础GAN实例—训练循环（二）12:58
章节4:DCGAN
课时11视频DCGAN论文解读11:56
课时12视频DCGAN入门—生成模型的初始化部分17:47
课时13视频DCGAN入门—生成器模型的 forward部分05:40
课时14视频DCGAN入门—判别器实现14:36
课时15视频DCGAN入门—模型训练07:43
章节5:动漫人物头像生成实例
课时16视频动漫人物头像生成—图片读取和预处理18:37
课时17视频动漫人物头像生成—生成器和判别器10:26
课时18视频动漫人物头像生成—模型训练11:57
章节6:CGAN （Conditional GAN）
课时19视频CGAN的原理和模型结构09:11
课时20视频CGAN实例——数据和标签加载09:07
课时21视频CGAN实例—创建生成器09:20
课时22视频CGAN实例—判别器和模型训练15:08
章节7:Pix2pixGAN
课时23视频Pix2pixGAN简介09:25
课时24视频Pix2pixGAN生成器、判别器的设计及损失函数16:31
课时25视频pix2pixGAN实例——数据读取和预处理22:38
课时26视频代码编写——下采样模块和上采样模块13:11
课时27视频生成器的整体结构和下采样层初始化12:46
课时28视频生成器上采样层的初始化09:24
课时29视频定义生成器的前向传播09:16
课时30视频判别器的层初始化12:08
课时31视频判别器的前向传播09:17
课时32视频模型初始化、优化器和绘图函数14:27
课时33视频判别器的损失计算和优化14:10
课时34视频生成器的损失计算、优化及模型训练09:40
课时35视频动漫素描自动上色实例简介11:17
课时36视频动漫素描自动上色实例训练技巧10:28
课时37视频Pix2pixGAN练习作业04:42
章节8:SGAN（Semi-Supervised GAN）
课时38视频SGAN的原理10:47
课时39视频SGAN实例—输入和辅助函数18:00
课时40视频SGAN实例—定义生成器、判别器、损失函数113:01
课时41视频SGAN实例—训练和损失函数（一）15:09
课时42视频SGAN实例—训练和损失函数（二）17:34
课时43视频SGAN实例—训练结果对比07:00
章节9:CycleGAN
课时44视频CycleGAN的原理12:59
课时45视频CycleGAN损失计算方法、网络结构与局限性08:47
课时46视频CycleGAN实例apple2orange——数据观察12:28
课时47视频创建输入数据集dataset和dataloader14:51
课时48视频CycleGAN的判别器和生成器13:40
课时49视频初始化模型、损失函数、优化器、定义绘图函数15:55
课时50视频CycleGAN训练流程——生成器损失计算14:17
课时51视频CycleGAN训练流程——循环一致损失计算11:22
课时52视频CycleGAN训练流程——判别器损失计算13:41
章节10:WGAN(Wasserstein GAN)
课时53视频原始GAN的缺陷与WGAN简介16:27
课时54视频WGAN的代码实现16:16
章节11:GAN的评价方法
课时55视频GAN的评价指标—Inception Score（IS）11:22
课时56视频IS评价指标对于多样性的考察11:18
课时57视频FID评价指标14:46
课时58视频图片莫奈风格化实例14:33
课时59视频使用训练好的生成器生成图像19:56
课时60视频获取模型中间层特征09:00
课时61视频模型中间特征获取（二）13:14
课时62视频特征提取函数07:10
课时63视频FID指标计算和应用

。

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。