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通过非对称循环映射生成不成对的肖像画 我们为CVPR 2020论文“通过不对称循环映射生成不成对的肖像绘图”提供PyTorch实施。 该项目使用基于GAN的模型从面部照片生成艺术肖像画。 我们的拟议框架 样品结果 从左到右：输入，输出（样式1），输出（样式2），输出（样式3） 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 。 @inproceedings{YiLLR20, title = {Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping}, author = {Yi, Ran and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin, Paul L}, booktitle = {{IEEE} Conference on Computer V

未配对或配对样本的学生 t 检验。 该文件适用于相等或不相等的样本量； 配对或未配对的样本。 当检验未配对时，Fisher-Snedecor F 检验为用于评估方差的相等性。 如果方差不相等， 执行 Satterthwaite 的近似 t 检验。 语法：TESTT(X1,X2,TST,ALPHA,TAIL) 输入： X1 和 X2 - 数据向量（强制性）。 TST - 未配对 (0) 或配对 (1) 测试（默认值 = 0）。 ALPHA - 显着性水平（默认值 = 0.05）。 TAIL - 1-tailed test (1) 或 2-tailed test (2)。 （默认值 = 1）。 输出： - t 值。 - 自由程度。 - 均值差的置信区间（用于配对检验） - p 值- 力量例子： X1=[77 79 79 80 80 81 81 81 81 82 82 82 82 83 83

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