Github: https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN
Keras-GAN
約
研究論文で提案されているGenerative Adversarial Networks(GAN)のKeras実装 密集したレイヤーが特定のモデルに対して妥当な結果をもたらす場合、私は畳み込みレイヤーよりもそれらを好むことがよくあります。 その理由はGPUのない人がこれらの実装をテストできるようにしたいからです。 これらのモデルは、場合によっては最終的に論文に記載されている単純化されたバージョンですが、すべてのレイヤ設定を正しく行う代わりに、コアアイデアを取り上げることに専念しました。 しかし、これにより、結果は必ずしも論文と同じくらい良いとは限りません。
目次
インストール
$ git clone https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN
$ cd Keras-GAN
$ sudo pip3 install -r requirements.txt
実装
ACガン
補助的分類子生成的敵対的ネットワークの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1610.09585
敵対的なオートエンコーダー
Adversarial Autoencoderの実装
ペーパー: https : //arxiv.org/abs/1511.05644
BiGAN
双方向生成的敵対的ネットワークの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1605.09782
BGAN
境界探索的生成的敵対的ネットワークの実現。
論文: https : //arxiv.org/abs/1702.08431
CC-GAN
状況依存型生成的敵対的ネットワークを用いた半教師あり学習の実装。
ペーパー: https : //arxiv.org/abs/1611.06430
CGAN
条件付き生成的対立ネットの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1411.1784
コンテキストエンコーダ
コンテキストエンコーダの実装:インペインティングによる特徴学習
論文: https : //arxiv.org/abs/1604.07379
コガン
結合された生成的対立ネットワークの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1606.07536
CycleGAN
Cycle-Consistent Adversarial Networksを用いた非対話型イメージ – イメージ変換の実装
論文: https : //arxiv.org/abs/1703.10593
$ cd cyclegan
$ bash download_dataset.sh apple2orange
$ python3 cyclegan.py
DCGAN
深い畳み込み生成的敵対的ネットワークの実現。
論文: https : //arxiv.org/abs/1511.06434
DiscoGAN
生成的反対ネットワークを用いたドメイン間関係を発見する学習の実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1703.05192
$ cd discogan
$ bash download_dataset.sh edges2shoes
$ python3 discogan.py
DualGAN
DualGANの実装:画像から画像への翻訳のための教師なしの二重学習。
論文: https : //arxiv.org/abs/1704.02510
ガン
MLP生成器と識別器を用いた生成的敵対的ネットワークの実装MLP生成器と識別器を用いた生成的敵対的ネットワークの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1406.2661
GANのRGB顔画像コード
InfoGAN
InfoGANの実装:生成的な対立ネットを最大化する情報による解釈可能な表現学習。
論文: https : //arxiv.org/abs/1606.03657
LSGAN
最小二乗生成的敵対ネットワークの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1611.04076
Pix2Pix
条件付き対立ネットワークを用いた非対話型イメージ – イメージ変換の実装。
ペーパー: https : //arxiv.org/abs/1611.07004
$ cd pix2pix
$ bash download_dataset.sh facades
$ python3 pix2pix.py
SGAN
半教師付き生成的敵対ネットワークの実装。
論文: https : //arxiv.org/abs/1606.01583
SRGAN
生成的敵対ネットワークを用いたフォトリアリスティックシングルイメージ超解像の実現
論文: https : //arxiv.org/abs/1609.04802
WGAN
Wasserstein GANの実装(DCGANジェネレータとディスクリミネータ)。