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 . develop a common framework for all problems that are the task of predicting pixels from pixels. . CNNs learn to minimize a loss function an objective that scores the quality of results ...
2019-07-09 20:29 0 1015 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
---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 ...
Code Address:https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念(greyscale to color, image to semantic labels, edge-map ...
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/1703.10593 作者 ...
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 ...
這是NeurIPS 2018一篇圖像翻譯的文章。目前的無監督圖像到圖像的翻譯技術很難在不改變背景或場景中多個對象交互方式的情況下將注意力集中在改變的對象上去。這篇文章的解決思路是使用注意力導向來進行圖 ...