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会飞的Anthony

昇思学习打卡营第31天|深度解密 CycleGAN 图像风格迁移：从草图到线稿的无缝转化图像风格迁移是计算机视觉领域中的一个热门研究方向，其中 CycleGAN (循环对抗生成网络) 在无监督领域取得了显著的突破。与传统需要成对训练数据的模型如 Pix2Pix 不同，CycleGAN 不需要严格的成对数据，只需两类图片域数据，便可实现图像风格的迁移与互换。

【总结】CycleGAN+YOLOv8+DeepSORT本文章仅对本人前期工作进行总结，文章内容供读者参考，代码不对外公开CycleGAN是一种用于无配对图像风格转换的深度学习模型，能够在没有成对训练数据的情况下，实现不同域之间的图像风格转换。

图像处理之《基于语义对象轮廓自动生成的生成隐写术》论文精读一、相关知识首先我们需要了解传统隐写和生成式隐写的基本过程和区别。传统隐写需要选定一幅封面图像，然后使用某种隐写算法比如LSB、PVD、DCT等对像素进行修改将秘密嵌入到封面图像中得到含密图像，通过信道传输后再利用算法的逆过程提出秘密信息。而生成式隐写无需选择封面图像，主要使用GAN网络及GAN网络的变体，直接将秘密信息输入到生成器中生成含密图像，通过信道传输再使用提取器提取秘密信息。