技术标签: 对抗迁移学习
Cycle-Consistent Adversarial Networks(CycleGAN)是一个新颖的方法,它能将图像从源域映射到目标域b。CycleGANs的一个很酷的功能是它不需要训练数据配对就能产生惊人的风格传递的结果。
在许多风格迁移的应用中,成对数据是训练所必需的。
配对
CycleGAN不需要配对数据输入到模型中
无需配对
CycleGAN试图学习一个Generator网络,该网络学习两个映射。CycleGANs训练两个发生器和两个鉴别器网络。它不同于大多数只有一个发生器和鉴别器网络的gan。
Generator A:学习一个映射G: X → Y ,其中X是源域A的一个图像,Y是目标域B的一个图像。该网络将来自于源域A的图像转换成类似于目标域B的图像。基本上,网络的目的是学习一个映射,以便G (X)类似于Y。
Generator B:学习一个映射G: Y→ X 。该网络将来自于目标域B的图像转换成类似于源域A的图像。基本上,网络的目的是学习一个映射,以便F(G (X))类似于X。
Discriminator A: Discriminator A用于对生成器网络A生成的图像(表示为G(X))和源域A生成的真实图像(表示为X)进行区分。
Discriminator B: Discriminator B用于区分由Generator network B生成的图像(表示为F(Y))和来自源域B的真实图像(表示为Y)。
CycleGAN的架构图显示了两个映射函数G和F,以及两个鉴别器DX和DY的使用。
鉴别器DX用于验证域A的图像和变换后的图像F(y)。
鉴别器DY用于验证域B的图像和转换后的图像G(x)。
CycleGANs使用周期一致性损失进行图像转换。周期一致性损失用于判断来自域A的图像X是否可以从转换后的图像中恢复。
X映射到Y,再映射回X_
Y映射到X,再映射回Y_
CycleGANs的一个更神奇的应用是风格转换。这里列出了一些非常酷的CycleGANs应用。
夏天的场景变成了冬天的场景,反之亦然。
莫奈的绘画变成了逼真的图像。
一篮子苹果转换成一篮子橘子,反之亦然。
一匹马变成了一匹斑马,反之亦然。
https://medium.datadriveninvestor.com/style-transferring-of-image-using-cyclegan-3cc7aff4fe61
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