GAN

In this guide, we explore how to implement GAN (Generative Adversarial Networks) using MatConvNet. MatConvNet is a MATLAB toolbox that simplifies deep learning network construction, enabling users to build GAN models with ease. This tutorial covers the setup, installation, and steps needed to create a basic GAN model within MatConvNet. Step-by-step instructions are provided to ensure clarity and smooth progress through the model-building process. GAN training involves two primary components: the generator and the discriminator, which are explained in detail along with examples.

利用 PyTorch 实现的 reid-GAN，可使用原始的 Matlab 代码。经改进后，使用简化模型，Rank@1 达到 93.55%，mAP 达到 90.67%。采用了“随机擦除”数据增强方法，重排序策略用于优化结果。修改模型结构，添加了线性层、BatchNormalization 层和 ReLU。需安装 Python 2.7、PyTorch 0.2.0_3 和 Torchvision。数据集准备：同 ID 的图像放置在一个文件夹中。

生成对抗网络（GAN）在超声CT图像重建中具有重要应用价值。这种模型能够有效学习和重建医学图像，为医疗影像处理领域带来了新的突破。GAN模型的引入，标志着超声CT图像重建技术迈向了一个新的阶段。

TP-GAN是基于ICCV17论文的Tensorflow实现，从任何姿势下的单个面部图像中恢复同一个人的正面面部图像。介绍了该算法及其在MultiPIE数据集上的应用。详细信息包括使用Matlab脚本进行输入数据裁剪和预训练模型的优化。如需访问原始MultiPIE数据集，请联系。代码最初使用Tensorflow 0.12编写，但也欢迎其他版本的实现。预计更多功能将在未来发布。

这个存储库实现了董玉迪、王华霞和姚玉东的论文《使用条件GAN进行一比特多用户大规模MIMO的信道估计》。数据集包括通道数据和量化信号数据，可在TensorFlow 2.0上运行cGAN以执行通道估计。每个时期的结果保存在“cGAN_python / Results”文件夹中。

F-ANOGAN是一种利用生成对抗网络（GAN）改进的自动编码器（AE），用于异常检测的方法。与传统AE不同，F-ANOGAN结合了GAN的生成器和判别器，以提高对数据集中异常行为的识别能力。在训练过程中，生成器模仿AE的编码器产生的中间表示，从而能更准确地捕捉复杂的正常数据模式，并对异常样本产生高重构误差。F-ANOGAN的优势在于综合利用了AE和GAN的特性，适用于处理高维度和复杂的数据集。