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
pix2pix 是一个不同图像效果的转换工具,使用 Conditional Adversarial Nets 技术实现。 要求: Linux or OSX NVIDIA GPU + CUDA CuDNN (CPU mode and CUDA without CuDNN may work with minimal modification, but untested) 转译效果: 转译流程:
TensorFlow包含图像识别的特殊功能,这些图像存储在特定文件夹中。出于安全目的,经常要识别相同的图像,这个逻辑很容易实现。 图像识别代码实现的文件夹结构如下所示 - dataset_image 文件夹中包含需要加载的相关图像。这里将专注于图像识别,其中定义了徽标。加载“load_data.py”脚本,它记录各种图像识别模块。 图像的训练用于将可识别的图案存储在指定的文件夹中。 上面的代码行生
我正在使用卷积神经网络(CNN)对30种不同的水果进行图像检测。我目前拥有的数据集由“训练”和“测试”文件夹组成,每个文件夹都有30个不同类的子目录。 “train”文件夹共有671个jpg文件,“test”文件夹共有300个jpg文件。 我编写的实现图像检测的Python代码如下- 当我尝试执行此代码时,我得到以下消息- 使用TensorFlow后端。找到了属于30个类别的671张图片。找到了3
问题内容: 在张量流中,我想从随机角度旋转图像,以进行数据增强。但是我在tf.image模块中找不到这种转换。 问题答案: 更新 :请参阅下面的@astromme答案。Tensorflow现在支持本地旋转图像。 在Tensorflow中没有本机方法的情况下可以执行的操作是这样的:
本文向大家介绍TensorFlow保存TensorBoard图像操作,包括了TensorFlow保存TensorBoard图像操作的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 简单的代码: ipython中使用!+命令可以直接运行terminal命令。 terminal输入: tensorboard --logdir graph/ 跳出:Starting TensorBoard 54 at http:
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