條件化gan實驗
為了探索該條件化gan的通用性，我們在很多任務和數據集上測試了該方法，包括圖像任務，比如照片生成，以及視覺任務，比如語義分割。
•語義標簽：照片，在Cityscapes數據集上訓練[11]。
•建筑標簽→照片，在CMP立面上進行了培訓[42]。
•衛星-地圖的照片，接受過從Google Maps抓取的數據的培訓。
•灰度→彩色照片，在[48]上訓練。
•邊緣→照片，使用來自[61]和[57]的數據進行訓練； 使用HED邊緣檢測器[55]生成的二進制邊緣加上后處理。
•草圖→照片：在[17]中的人為繪制的草圖上測試邊緣→照片模型。
•白天→黑夜照片，受訓于[30]。
在線補充材料中提供了有關這些數據集的每個培訓的詳細信息。 在所有情況下，輸入和輸出均為1-3通道圖像。 定性結果如圖7、8、9、10和11所示，在線材料（https://phillipi.github.io/pix2pix/）中還包含其他結果和失敗案例。
數據集為什么又稱為資料集？
數據集，又稱為資料集、數據集合或資料集合，是一種由數據所組成的集合。
Data set（或dataset）是一個數據的集合，通常以表格形式出現。每一列代表一個特定變量。每一行都對應于某一成員的數據集的問題。它列出的價值觀為每一個變量，如身高和體重的一個物體或價值的隨機數。每個數值被稱為數據資料。對應于行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。
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