PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现
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- 0. 前言
- 1. CycleGAN 基本原理
- 2. CycleGAN 模型分析
- 3. 实现 CycleGAN
- 小结
- 系列链接
0. 前言
CycleGAN 是一种用于图像转换的生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)，可以在不需要配对数据的情况下将一种风格的图像转换成另一种风格，而无需为每一对输入-输出图像配对训练数据。CycleGAN 的核心思想是利用两个生成器和两个判别器，它们共同学习两个域之间的映射关系。例如，将马的图像转换成斑马的图像，或者将夏天的风景转换成冬天的风景。在本节中，我们将学习 CycleGAN 的基本原理，并实现该模型用于将苹果图像转换为橙子图像，或反之将橙子图像转换为苹果图像。
