- 授权协议: BSD
- 开发语言: Python
- 操作系统: Linux
- 软件首页: https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow
- 软件文档: https://coyee.com/article/11836-pix2pix-tensorflow-tensorflow-port-of-image-to-image-translation-with-conditional-adversarial-nets
软件介绍
pix2pix-tensorflow 实现了利用 Tensorflow 从一种图像转译成另一种图像的生成技术。基于 pix2pix 实现。pix2pix-tensorflow 将 pix2pix 中的 Torch 移植为 Tensorflow,同时包含来自 Torch 移植过来的色彩空间转换代码。
要求:Tensorflow 0.12.1
推荐:Linux with Tensorflow GPU edition + cuDNN
效果:
使用方法:
# clone this repo git clone https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow.git cd pix2pix-tensorflow # download the CMP Facades dataset http://cmp.felk.cvut.cz/~tylecr1/facade/ python tools/download-dataset.py facades # train the model (this may take 1-8 hours depending on GPU, on CPU you will be waiting for a bit) python pix2pix.py --mode train --output_dir facades_train --max_epochs 200 --input_dir facades/train --which_direction BtoA # test the model python pix2pix.py --mode test --output_dir facades_test --input_dir facades/val --checkpoint facades_train # Resize source images python tools/process.py --input_dir photos/original --operation resize --output_dir photos/resized # Create images with blank centers python tools/process.py --input_dir photos/resized --operation blank --output_dir photos/blank # Combine resized images with blanked images python tools/process.py --input_dir photos/resized --b_dir photos/blank --operation combine --output_dir photos/combined # Split into train/val set python tools/split.py --dir photos/combined
MacTalk 人生元编程
池建强 / 人民邮电出版社 / 2014-2-1 / 45
《MacTalk·人生元编程》是一本随笔文集,主要内容来自作者的微信公众平台“MacTalk By 池建强”。本书撰写于2013年,书中时间线却不止于此。作者以一个70 后程序员的笔触,立于Mac 之上,讲述技术与人文的故事,有历史,有明天,有技术,有人生。70 多篇文章划分为六大主题:Mac、程序员与编程、科技与人文、人物、工具、职场。篇篇独立成文,可拆可合,随时阅读。 此外,作者还对原来......一起来看看 《MacTalk 人生元编程》 这本书的介绍吧!
