Alternatives and similar repositories for Production_Practice_GAN

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  基于CycleGAN的水墨画风格迁移网络
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• Cai-Zi / CycleGANProject
  通过CycleGAN网络模型实现无匹配数据的风格迁移，将真实人脸图片转换为漫画头像
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• 2694048168 / MachineLearning
  TensorFlow2、PyTorch、图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、AI算法、人工智能、数据分析、数据挖掘
  ☆15Updated 3 years ago
• lawlite19 / MachineLearningAlgorithm
  机器学习算法实现
  ☆14Updated 8 years ago
• xiaohuiduan / cgan_anime_face
  use conditional gan to create anime face by keras
  ☆10Updated 3 years ago
• nelsonkent / face_detect
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• mohenghui / TiredDetector
  疲劳检测
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• JaimeTang / PyTorch-and-Neural-style-transfer
  基于PyTorch的图像风格迁移实现
  ☆32Updated 7 years ago
• whitehatjr / carRacingStage0.5
  Multiplayer Car Racing Game Stage 0.5
  ☆6Updated 5 years ago
• edu2act / course-deep-learning-advanced
  人工智能方向，《深度学习进阶》课程仓库
  ☆12Updated 5 years ago
• zhongqiangwu960812 / DeepLearningProjects
  这里主要存放做过的深度学习的一些实战项目
  ☆34Updated 5 years ago
• tedqin / GAN-ImageRepairing
  基于深度生成对抗网络gan的图像修复模型
  ☆80Updated 5 years ago
• hahahappyboy / ArcaneStyleTransfer
  双城之战风格迁移
  ☆12Updated 3 years ago
• nistarlwc / Learning-notebook
  学习笔记：深度学习（深度之眼paper课）、编程（leetcode）、PMP等
  ☆11Updated 4 years ago
• JackKuo666 / csdn_blog_code_implement
  这是我的csdn博客代码，只有代码实现，没有详细解释，欲了解更多信息，请访问我的csdn博客:
  ☆12Updated 6 years ago
• Desha-elfager / Video-Stream
  ☆10Updated 3 years ago
• ho156 / Machine-Learning-Contest-Code
  智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。
  ☆37Updated 6 years ago
• liuxiangmin9 / recommendation
  经典推荐算法的python实现或使用，涵盖协同过滤、矩阵分解、gbdt+lr，以及Wide&Deep等深度推荐模型。
  ☆9Updated 3 years ago
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  ☆75Updated 4 years ago
• JhuoW / CycleGAN_practice
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  ☆24Updated 4 years ago
• 2017403603 / Data_mining
  天猫复购预测赛技术报告
  ☆9Updated 3 years ago
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  LeNet5→AlexNet→VGGNet→GoogleNet→ResNet→MobileNet→DenseNet
  ☆12Updated 5 years ago
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  ☆22Updated 2 years ago
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  通过Pytorch代码实现GAN生成动漫头像
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• wolfderechter / DollMaker
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  ☆8Updated 7 months ago
• rxy007 / python_code
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• HuangCongQing / pytorch
  pytorch学习
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• mattzheng / pyALS
  练习题，python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大
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