Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation
这是NeurIPS 2018一篇图像翻译的文章。目前的无监督图像到图像的翻译技术很难在不改变背景或场景中多个对象交互方式的情况下将注意力集中在改变的对象上去。这篇文章的解决思路是使用注意力导向来进行图 ...
原文：论文简读:Memory-guided Unsupervised Image-to-image Translation
一篇用内存思想来完成Instance leveli itranslation工作的文章。全名是memory guided unsupervised I I translation MGUIT 。 至于这个memorynetwork是什么，后文再说。 Relatedworks就不多介绍了，无非就是： 传统的I I工作在图像具有多实例的时候表现比较差，因为没有考虑instance level的信息 当 ...
2021-05-05 17:38 0 294 推荐指数：
相关推荐
Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
Abstract： 无监督图像到图像的翻译目的是学习不同域图像的一个联合分布，通过使用来自单独域图像的边缘分布。给定一个边缘分布，可以得到很多种联合分布。如果不加入额外的假设条件的话，从边缘分布 ...
MUNIT：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，不成对数据
摘要：无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题。给定源域中的一幅图像，目标是学习目标域中对应图像的条件分布，而不需要看到任何对应图像对的例子。虽然这种条件分布本质上是多模态的，但现 ...
《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》论文笔记
出处 CVPR2017 Motivation 尝试用条件GAN网络来做image translation，让网络自己学习图片到图片的映射函数，而不需要人工定制特征。 Introduction 作者从不同种类的语言翻译类比，提出了Image translation的概念，并希望在给定足够 ...
BicycleGAN: Toward Multimodal Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，成对数据
Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的，因为一个输入图像可能对应多个可能的输出。在这项工作中，我们的目标是在一个条件生 ...
【论文阅读笔记】Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
摘要 GAN的训练需要图片是两两匹配的，这样经过训练后，生成器可以逐步生成一张让判别期无法判断真伪的图片。但实际上会碰到一些非匹配的图片，于是就提出了非匹配的图片转换(Unpaired image-to-image)，一种在没有成对例子的情况下学习将图像从源域X转换到目标域Y的方法 ...
《StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation》论文笔记
---恢复内容开始--- Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换 效果确实很逆天，难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论述了Image translating的概念，GAN极大地提升了该领域的生成质量 ...
【论文阅读】Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representations（ECCV2018 oral）
目录 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 参考文献 相关链接： 论文：https://arxiv.org/abs/1808.00948 代码：https://github.com/HsinYingLee ...