Unpaired Image to Image Translation using Cycle Consistent Adversarial Networks 使用循環一致的對抗網絡的非配對圖像 圖像轉化 原文地址：https: arxiv.org abs . 作者：Jun Yan Zhu，Taesung Park，Phillip Isola，Alexei A. Efros 作者機構：伯克利人工智 ...
2018-12-07 15:05 0 1036 推薦指數：
摘要 GAN的訓練需要圖片是兩兩匹配的，這樣經過訓練后，生成器可以逐步生成一張讓判別期無法判斷真偽的圖片。但實際上會碰到一些非匹配的圖片，於是就提出了非匹配的圖片轉換(Unpaired image-to-image)，一種在沒有成對例子的情況下學習將圖像從源域X轉換到目標域Y的方法 ...
Code Address：https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念（greyscale to color, image to semantic labels, edge-map ...
出處 CVPR2017 Motivation 嘗試用條件GAN網絡來做image translation，讓網絡自己學習圖片到圖片的映射函數，而不需要人工定制特征。 Introduction 作者從不同種類的語言翻譯類比，提出了Image translation的概念，並希望在給定足夠 ...
Introduction 1. develop a common framework for all problems that are the task of predicting pixels ...
---恢復內容開始--- Motivation 使用單組的生成器G和判別訓練圖片在多個不同的圖片域中進行轉換 效果確實很逆天，難怪連Good Fellow都親手給本文點贊 Introduction 論述了Image translating的概念，GAN極大地提升了該領域的生成質量 ...
Abstract： 無監督圖像到圖像的翻譯目的是學習不同域圖像的一個聯合分布，通過使用來自單獨域圖像的邊緣分布。給定一個邊緣分布，可以得到很多種聯合分布。如果不加入額外的假設條件的話，從邊緣分布 ...
Abstract 最近在兩個領域上的圖像翻譯研究取得了顯著的成果。但是在處理多於兩個領域的問題上，現存的方法在尺度和魯棒性上還 ...
目前的SR任務都是將真實圖像進行下采樣得到成對數據集進行訓練，這樣的訓練會造成與真實情況存在domain gap。因此本文針對這個問題提出了用不成對的數據進行一種偽監督訓練。感覺本質上就是通過Cy ...
