: Vi föreslår en geometri-medveten ram för oövervakad bild-till-bild översättning, som är robust för godtycklig form variationer mellan domäner. Vi visar resultaten av både nära-rigid och icke-rigid objekt. Ko och gepard från CAD-modeller. Katt och mänskligt ansikte från in-the-vilda dataset. Häst och giraff från Flickr. Oöverträffad bild-till-bild-översättning syftar till att lära sig en kartläggning mellan två visuella domäner. Men att lära sig en översättning över stora geometriska variationer slutar alltid med misslyckande. I detta arbete presenterar vi en ny disentang-och-translate ram för att ta itu med komplexa objekt bild-till-bild översättning uppgift. Istället för att lära sig mappningen på bildutrymmet direkt, lösgör vi bildutrymmet till en kartesisk produkt av utseendet och geometrin latenta utrymmen. I synnerhet introducerar vi först en geometri tidigare förlust och en villkorlig VAE förlust för att uppmuntra nätverket att lära sig oberoende men kompletterande representationer. Översättningen bygger sedan på utseende och geometri utrymme separat. Omfattande experiment visar den överlägsna prestandan av vår metod till andra state-of-the-art metoder, särskilt i de utmanande nära-rigid och icke-rigid objekt översättning uppgifter. Dessutom, genom att ta olika exemplars som utseende referenser, vår metod stöder också multimodal översättning. Projektets sida: https://wywu.github. Io/projekt/TGaGa/TGaGa.html
Wu och Al. REF föreslår att utrymmet för bilder löses upp till en Cartesian produkt av utseende och geometri latenta utrymmen för att möjliggöra en geometrisk-medveten översättning.
TransGaGa: Geometry-Aware Unsupervised Image-To-Image Translation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}