莫奈通过飘渺的笔触和明亮的调色板传达了他对这一场景的印象。 图1:给定任意两个无序的图像集合X和Y,我们的算法学习自动地将一张图像从一个集合“翻译”到另一个集合,反之亦然:(左)莫奈的画作和来自Flickr的风景照片;(中)来自ImageNet的斑马和马;(右)来自Flickr的夏季和冬季优胜美地照片。(底部):使用著名艺术...
ACLGAN [49] attempts to relax the cycle-consistency constraint and replace it with a weaker adversarial one. Such relaxation allows the network to make larger changes to the source image, potentially achieving better translation quality. CouncilGAN [32] moves a step further and completely discards ...
本学习报告基于《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》,该文献发表于2017年,由BAIR实验室和加州大学伯克利分校的研究者共同完成。作者介绍了CycleGan,一个使用循环一致对抗的未配对的图像到图像的转换模型。 图1:CycleGan图像转换效果 1 研究背景 图像到图像转换是一类视觉和图...
CycleGAN:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks——非配对的图像转译,论文发表于2017年的ICCV。CycleGAN可以实现风格迁移功能,通过两个镜像对称的GAN构成一个环形网络。针对无配对数据,在源域和目标域之间不需要建立一对一的映射就可以实现风格迁移。
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 笔记 Abstract 图像到图像的翻译是一类视觉和图形问题,其目标是使用对齐的图像对训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射。 但是,对于大多数任务,成对的图像是不可获取的。
针对非成对的数据集,提出了一种通用型的image-to-image 的训练模式,并且提出了结合循环一致损失和对抗网络损失来进行模型的训练,通过采集图像,提取其中的特性,使得应用在其他图像集上,在缺少完成数据对的数据结构上。实验表明,这种方式能够解决没有成对数据集的问题,并且通用性更加强。
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。
Unpaired image-to-image translation is a class of vision problems whose goal is to find the mapping between different image domains using unpaired training data. Cycle-consistency loss is a widely used constraint for such problems. However, due to the strict pixel-level constraint, it cannot ...
Unpaired Image-to-Image Translationusing Cycle-Consistent Adversarial Networks 图像到图像的转换:使用一组对齐的图像对学习输入图像和输出图像之间的映射关系。 提出了一种可以学习的相同的方法,捕获一个图像集合的特殊特征,并且弄清楚这些特征如何转化为另一个图像集。在学习过程中没有任何配对的图像样例。
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 【主页】https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 【pytorch code】https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 【torch code】https://github.com/junyanz/CycleGAN ...