Junzhao

摘要： 在Loss function后面加上高次项参数θn，限制该参数过大，防止Overfitting 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434 from torch.utils.tensorborad import SummaryWriter from tensorboardX import SummaryWriter 阅读全文

摘要： 利用torchvision.transforms 阅读全文

摘要： import matplotlib.image as img import os from shutil import copyfile path = 'D:\_Data\GTC_t1' savePath = 'D:\_Data\GTC_t1_selected' img_list = os.list 阅读全文

摘要： import requests import webbrowser import matplotlib.pyplot as plot from urllib.request import urlopen with open('t1.txt','r')as f: x=f.read().split('\ 阅读全文

摘要： from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen import re html = urlopen("https://morvanzhou.github.io/static/scraping/table.html").r 阅读全文

摘要： .nii import numpy as np import nibabel as nib # 3.0.0 nibimage=nib.load('test.nii') imagedata=nibimage.get_fdata() npimage=np.array(imagedata) >>>npim 阅读全文

摘要： How to evaluate your generator? 拿一个pretrained Classifier（VGG、Inception Net···） 1. 对Generator的单独输出进行分类 要求：结果突出，分类明确（Sharp） 2. 对Generator的众多输出进行分类并且平均 要 阅读全文

摘要： 短发和长发过渡 现在我们有两个Image Domain X（短发）Y（长发） pretrained GAN由随机向量生成图像，向量的各个维度代表着Image的各个特征 如果我们知道某（些）维度代表头发长短，通过调整这（些）维度，就可以调整头发的长短 因此我们需要对Images进行解码 Generat 阅读全文

摘要： Cycle GAN 针对GAN中容易出现的Mode Collapse问题，即Generator趋向于集中在目标分布中某一小部分，比如无视输入，均得到一系列相似却能够骗过Discriminator的输出。 Mode Collapse问题的解决方法： 1. Do Nothing 通常来说Generato 阅读全文