- 使用的时候风格最好是一致的,如果有多种风格需要学习,那么可以采用学习多个模型的方式,也就是一种风格学习一个模型;
- 整图输入如果出现学习内容不好或者风格不好的时候,可以采用切块训练,整图inference的方式,只要整图具有局部图像的特性,这样的方式可以学习到更多的细节信息。
- 一般不采用数据增强,数据增强可以加入反转方式, 但是最好不要加入颜色增强;尽量保持风格的统一;
- 有的时候多学习几个epoch是有效的,但是尽量要控制,因为训练会更久;
- LA可以控制内容的学习,LB可以控制风格的学习,可以慢慢调节,上次调节到 70,10,epoch=400+400(衰减),的时候,效果还可以;
forked from junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Image-to-Image Translation in PyTorch
License
jiye-ML/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
Folders and files
Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
---|---|---|---|---|
Repository files navigation
About
Image-to-Image Translation in PyTorch
Resources
License
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published
Packages 0
No packages published
Languages
- Python 87.0%
- Jupyter Notebook 8.4%
- Shell 2.5%
- MATLAB 1.1%
- TeX 1.0%