PyTorchによる画像生成/画像変換のためのGANディープラーニング実装ハンドブック


説明

[self@local] ← 自分で実験したコード(ローカルPCでjupyterを起動して実行)
[self@Colab] ← 自分で実験したコード(Google Colab上で実行)
[本のソースコード@Colab] ← 本が公開しているコード(Google Colab 上で実行)


内容

タイトルself@localself@colab本のソースコード@Colab
第1章生成モデル
第2章変分オートエンコーダ (VAE)
2.1オートエンコーダ html   ipynb html   ipynb html   ipynb  data
2.2変分オートエンコーダ html   ipynb html   ipynb html   ipynb
第3章GANの基本モデル (DCGAN, CGAN, LSGAN)
3.1GAN の仕組み html   ipynb html   ipynb
3.2DCGAN html   ipynb html   ipynb html   ipynb   output
3.3Conditional GAN html   ipynb html   ipynb html   ipynb   output
3.4LSGAN html   ipynb html   ipynb html   ipynb   output output
第4章超解像 (ESRGAN)
4.1超解像について html   ipynb html   ipynb html   ipynb
4.2ESRGAN の説明 html   ipynb html   ipynb html   ipynb
4.3ESRGAN html   ipynb html   ipynb html   ipynb output
第5章ドメイン変換 (pix2pix, CycleGAN)
5.1pix2pix モデル html   ipynb html   ipynb html   ipynb
5.2CycleGANモデル html   ipynb html   ipynb output html   ipynb   output
5.2 p.182-184 自作データセットの作成 html   ipynb html   ipynb output html   ipynb
第6章動画変換 (Recycle-GAN)
6.2CycleGANを使って顔を変換する html   ipynb html   ipynb output html   ipynb output
6.3RecycleGANを使って顔を変換する html   ipynb html   ipynb output html   ipynb output
第7章StyleGAN
7.1StyleGAN とは html   ipynb html   ipynb html   ipynb output
7.2StyleGAN html   ipynb html   ipynb html   ipynb output
第8章異常検知 (AnoGAN, EfficientGAN)
8.1生成モデルを用いた異常検知
8.2異常検知のデータセットの準備
8.3AnoGAN について html   ipynb html   ipynb output html   ipynb output
8.4EfficientGAN について html   ipynb html   ipynb output html   ipynb output
8.5EfficientGAN の問題点と改良 html   ipynb html   ipynb output html   ipynb output
第9章3Dデータの生成 (3D-α-WGAN-GP)
9.33D-α-WGAN-GP について html   ipynb html   ipynb output html   ipynb output
Appendix理論の補足

本のソースコード


GAN ディープラーニング実装ハンドブック
著者: 毛利拓也, 大郷友海, 嶋田宏樹, その他
出版社 : 秀和システム (2021/2/13)
ISBN-10 : 4798062294
ISBN-13 : 978-4798062297
本の情報: Amazon Japan
サポートページ: 秀和システム
ソースコード: github
学内のみアクセス可: zipファイル   展開

Yoshihisa Nitta

http://nw.tsuda.ac.jp/