일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- GAN
- dann paper
- simclrv2
- CycleGAN
- shrinkmatch paper
- ConMatch
- dcgan
- 컴퓨터구조
- 백준 알고리즘
- UnderstandingDeepLearning
- shrinkmatch
- cifar100-c
- CoMatch
- mme paper
- 최린컴퓨터구조
- CGAN
- WGAN
- mocov3
- Meta Pseudo Labels
- BYOL
- Pix2Pix
- adamatch paper
- remixmatch paper
- SSL
- 딥러닝손실함수
- conjugate pseudo label paper
- Pseudo Label
- Entropy Minimization
- semi supervised learnin 가정
- tent paper
Archives
- Today
- Total
목록pix2pix코드 (1)
Hello Computer Vision
비전공생의 Pix2Pix(Image to Image translation with Conditional Adversarial Networks, 2016) 코드 구현
지난번 논문 리뷰에 이은 코드리뷰이다. 생성자와 판별자, 손실함수 위주로 진행해보겠습니다. 생성자 정의 class UNetDown(nn.Module): #UNet class 정의하기 def __init__(self, in_channels, out_channels, normalize = True, dropout = 0.0): super(UNetDown, self).__init__() layers = [nn.Conv2d(in_channels, out_channels,4, stride = 2, padding = 1, bias = False)] if normalize: layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_channels)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2)) ..
Generative
2022. 11. 28. 00:56