原文链接:《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》 文章来源:2016年11月21日发表于arxiv 已投CVPR 2017 一、本文简介 根据cGAN提出可以用于Image-to-Image Translation中多个任务的通用框架。 二、相关工作介绍 Generative Adversarial Networks 和 Conditional Adversarial Networks 的详细介绍在...
这些生成功能都是用同一个网络实现。 conditionalGANs跟GAN生成图像差不多,是对输入图像附加一个条件,根据条件生成相关的输出图像。 现存网络问题 目前的生成图像的网络总是逐像素的生成图像及惩罚,对图像的整体结构没有把控。cGANs学习到一个结构损失,能对图像的patch进行惩罚,从而把握局部和整体结构。 网络 网络输入...
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks,摘要我们研究条件对抗网络作为一个通用的解决图像到图像的翻译问题。 这些网络不仅学习从输入图像到输出图像的映射,而且学习损失函数来训练这种映射。 这使得对传统上需要非常不同的损失公式的问题采用
这篇论文使用的是一个条件对抗生成网络(Conditional Adversarial network), 区别与Gan的话,就是可以加约束条件。例如类别信息,或者其他模态的数据。假设下图中的表示的y类别信息是猫,鉴别器的鉴别前提就是生成的图片内容得有猫,在此基础上判别其他条件。 图像到图像转换问题的一个特征定义是将高分辨率输入网格映射到高...
《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》翻译,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
《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,并希望在给定足够的训练数据以后,训练后...
《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,并希望在给定足够的训练数据以后,训练后...
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 论文主要内容: 1.提出了一种对于gan的理解 对于很多任务,我们都需要自己设计目标函数,来使得网络达到我们想要的任务和目的。而gan网络的出现,使得我们无需再手工设计我们的目标函数,而是利用gan网络来通过数据来“自动生成”我们想要的损失目标。文中提到...
pix2pix(2017):Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets Phillip IsolaJun-Yan ZhuTinghui ZhouAlexei A. Efros Univerity of California, Berkeley In CVPR 2017 [Paper][GitHub] Example results on several image-to-image translation problems. In each case we use the same architecture and objective, ...