Cahiers adversaires génératifs
Collection de mes implémentations génératives de réseau contradictoire
La plupart des codes sont pour Python3, la plupart des ordinateurs portables fonctionnent sur
Cycle de cycle
- Cyclegan-lasagne
- Cyclegan-keras
Résultats de Cyclegan
Résultat après 3 heures et 58 époques sur un GTX 1080. De haut en bas: entrée, faux, recréer l'entrée.
Résultat de la confrontation. De haut en bas: entrée, fausse, recréer l'entrée. [VIDÉO YOUTUBE] (https://www.youtube.com/watch?v=FEA4KZQ0OFQ)
pix2pix
- pix2pix-keras: implémentation PIX2PIX GAN KERAS
- PIX2PIX-LASAGNE: PIX2PIX GAN LASAGNE Implémentation
- PIX2PIX-TORCH: PIX2PIX GAN PYTORCH Implémentation
Résultats de l'échantillon PIX2PIX
Résultat de validation des bords aux trousses après 12 époques. De haut en bas: entrée, vérité au sol, le résultat.
Résultat de validation de l'ensemble de données FACADES Après 150 époques à l'aide de RESNET. De haut en bas: entrée, vérité au sol, le résultat.
Wgan sur cifar10
- WGAN-KERAS: Implémentation de Wasserstein Gan Keras
- WGAN-LASAGNE: Implémentation de Lasserstein Gan Lasagne
- WGAN-TORCH: Implémentation de Wasserstein Gan Pytorch basée sur https://github.com/martinarjovsky/wassersteingan
WGAN2 (amélioré WGAN / WGAN-GP)
- WGAN2-LASAGNE: Amélioration de la mise en œuvre des lasagnes WGAN (sur CIFAR10)
- WGAN2-keras: amélioration de la mise en œuvre de Wgan Keras (sur CIFAR10)
- wgan2-lasagne-anime: wgan on anime face face images, lasagne
- WGAN2-AC-LASAGNE: Amélioration de la mise en œuvre des lasagnes WGAN avec une classe aux axoniteurs
Résultats de l'échantillon WGAN2
- ensemble de données CIFAR10
- Ensemble de données CIFAR10 avec une classe auxiliaire
- Ensemble de données sur le visage d'anime
Infogan
- MNIST-INFOGAN: Infogan Lasagne sur MNIST DataSet
- MNIST-INFOGAN-PAPER-UNIFIFIQUE: LASAGNE INFOGAN SUR LE DATASET MNIST (Flaging the Paper Implementation)
Résultats de l'échantillon Infogan
Dcgan
- DCGAN-LASAGNE: DCGAN en lasagne
Résultats de l'échantillon DCGAN
