颜色分类leetcode gan ensembling 用于测试时间集成的反转和扰动GAN图像

颜色分类leetcode GAN集成| |与深层生成视图集成。 , , CVPR 2021先决条件Linux Python 3英伟达GPU + CUDA CuDNN目录： -无需本地安装即可运行有限的演示版-下载所需资源-简短的演示代码片段-用于可视化的jupyter笔记本-完整管道的详细信息我们将输入图像投影到预先训练的GAN的潜在空间中并对其进行轻微扰动以获得输入图像的修改。这些来自GAN的替代视图在测试时与原始图像一起集成到下游分类任务中。为了合成深度生成视图，我们首先通过在StyleGAN2（GAN重建）中找到相应的潜在代码来对齐（对齐输入）并重建图像。然后我们研究了使用GAN产生图像变化的不同方法，例如在精细层上进行风格混合(Style-mix Fine)，主要改变颜色，或粗层(Style-mix Coarse)，改变姿势。科拉布在对齐的cat数据集的简化设置中演示了基本的潜在代码扰动和分类过程。设置克隆这个repo： git clone https://github.com/chail/