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...
An unpaired image-to-image (I2I) translation technique seeks to find a mapping between two domains of data in a fully unsupervised manner. 这段文字是介绍一种非匹配图像转换的技术,它的目的是在没有成对的训练数据的情况下,学习两个数据域之间的映射关系。具体来说,就是要找到一个函数 G : X → Y...
2.2 Image-to-Image Translation 本文的方法基于Isola等人的“ pix2pix”框架。它使用条件生成对抗网络来学习从输入到输出图像。 与之前的工作的区别在于,本文学习的映射没有成对的训练样本。 2.3 Unpaired Image-to-Image Translation 其他几种方法也可以解决不成对的设置,其目标是关联两个数据域: 和 。 与之前的...
引出Image Translating的概念(greyscale to color, image to semantic labels, edge-map to photograph.),并申明了本作的动机,不使用 image pairs来训练图片的风格转换:We present an approach for learning to translate an image from a source domain X to a target domain Y in the absence of paired example...
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。
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 ...
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 源码链接:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 论文链接:源码链接里有 1.创新 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...
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 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 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 ...