【模型复现】单模型多域执行翻译——StarGAN模型复现

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【模型复现】单模型多域执行翻译——StarGAN模型复现

【模型复现】单模型多域执行翻译——StarGAN模型复现

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文章目录

• 【模型复现】单模型多域执行翻译——StarGAN模型复现
• 一、模型详情
• • 1.1 模型简介：
  • 1.2 关键词：
  • 1.3 应用场景：
  • 1.4 结构：
  • 1.5 论文地址：
  • 1.6 模型来源：
• 二、平台环境准备
• • 2.1 打开极链AI云平台
  • 2.2 点击模型
  • 2.3 选择并创建实例
  • 2.4 使用jupyterlab连接
• 三、模型复现
• • 3.1 环境配置
  • 3.2 准备数据集
  • 3.3 模型训练
  • 3.3 模型测试

一、模型详情

1.1 模型简介：

现有的方法在处理两个以上的域时具有有限的可伸缩性和鲁棒性，因为应该为每对图像域独立地构建不同的模型。为了解决这一局限性，我们提出了StarGAN，这是一种新颖且可扩展的方法，可以仅使用单个模型对多个域执行图像到图像的翻译。StarGAN的这种统一模型架构允许在单个网络中同时训练具有不同域的多个