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论文笔记之:DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation

简介: DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation2017-06-12  21:29:06       引言部分:   本文提出一种对偶学习模式的 GAN 网络结构来进行 image to image translation。
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DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation

2017-06-12  21:29:06  

 

  引言部分:

  本文提出一种对偶学习模式的 GAN 网络结构来进行 image to image translation。现有的图像之间转换的方法,大部分都是需要图像对的方法,但是实际上有的场景下,很难得到这样的图像对。如何利用多个 domain 之间的关系,不需要图像对就可以进行图像之间的转换,那将会是一个很 cool 的工作,而本文就是将 GAN 和 Dualing Learning 结合起来完成了该项目,从效果来看,还是可以的。

  

 

  关于 Dualing Learning:

  主要是参考了 NIPS 2016 年的一篇文章,做机器翻译的。是想将 domain A 到 domain B 之间的转换,构成一个闭环(loop)。通过 minimize 该图 和 重构图像之间的 loss 来优化学习的目标。这里也是,给定一个 domain image A,用一个产生器 P 来生成对应的 domain image B,由于没有和A匹配的图像对,这里是没有 GT 的。那么如何衡量 产生器造出的图像 P(A, z) 的质量呢?如何该图伪造的很好,那么反过来,用另一个 产生器 Q,应该可以很好的恢复出该图,即:Q(P(A, z), z') 应该和 A 是类似的,即:|| Q(P(A, z), z') - A ||。对于 domain image B 也是如此,那么有了另一个 重构误差。

  这样,除了在 minimize 两个 产生器的loss的同时,也需要考虑到这两个重构误差,从而使得最终转换的结果有保证。

  

  ==>> Training Target: 

  1. 用 L1 loss 来尽可能使得图像清晰;

  2. 用 两个 GAN 来实现 domain 之间的切换;

  

 

 

 

 

 

 

 

 

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