那对应的判别器呢
时间: 2024-01-14 20:03:42 浏览: 29
判别器是CycleGAN的另一个关键组件,用于对转换后的图像进行分类。对于3D图像,您可以使用3D卷积层和全连接层来实现判别器。
以下是一个示例CycleGAN 3D深度估计的判别器的代码段:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class CycleGANDiscriminator3D(nn.Module):
def __init__(self):
super(CycleGANDiscriminator3D, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv3d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.conv4 = nn.Conv3d(256, 512, kernel_size=4, stride=1, padding=1)
self.conv5 = nn.Conv3d(512, 1, kernel_size=4, stride=1, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm3d(64)
self.bn2 = nn.BatchNorm3d(128)
self.bn3 = nn.BatchNorm3d(256)
self.bn4 = nn.BatchNorm3d(512)
def forward(self, x):
x = F.leaky_relu(self.conv1(x), 0.2)
x = F.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(x)), 0.2)
x = F.leaky_relu(self.bn3(self.conv3(x)), 0.2)
x = F.leaky_relu(self.bn4(self.conv4(x)), 0.2)
x = self.conv5(x)
x = torch.sigmoid(x)
return x
```
这是一个基本的CycleGAN 3D判别器,它使用了多个3D卷积层和批量规范化层。最后一层卷积层返回1个值,表示输入图像是真实的还是生成的。Sigmoid激活函数将输出值缩放到0到1之间。
需要注意的是,在训练CycleGAN时,需要使用两个判别器,一个用于对A到B的转换进行分类,另一个用于对B到A的转换进行分类。因此,您需要创建两个CycleGANDiscriminator3D实例。
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