Перевод изображений без пар с использованием циклически согласованных состязательных сетей скачать в хорошем качестве

Перевод изображений без пар с использованием циклически согласованных состязательных сетей

ICCV17 | 488 | Перевод изображений без пар с использованием циклически согласованных состязательных сетей Джун-Ян Чжу (Калифорнийский университет в Беркли), Тэсун Парк (), Филипп Изола (Калифорнийский университет в Беркли), Алексей Эфрос () Перевод изображений — это класс задач компьютерного зрения и графики, цель которых — изучить отображение между входным и выходным изображениями, используя обучающий набор выровненных пар изображений. Однако для многих задач парные обучающие данные будут недоступны. Мы представляем подход к обучению переводу изображения из исходной области $X$ в целевую область $Y$ в отсутствие парных примеров. Наша цель — изучить отображение $G: X \rightarrow Y$ такое, что распределение изображений из $G(X)$ неотличимо от распределения $Y$ с использованием состязательной функции потерь. Поскольку это отображение сильно недоопределено, мы объединяем его с обратным отображением $F: Y \rightarrow X$ и вводим функцию потерь циклической согласованности, чтобы свести $F(G(X)) \approx X$ (и наоборот). Качественные результаты представлены для нескольких задач, для которых отсутствуют парные обучающие данные, включая перенос стиля коллекции, преобразование объектов, перенос времени года, улучшение фотографий и т. д. Количественные сравнения с несколькими предыдущими методами демонстрируют превосходство нашего подхода.