Ouppmärksammad bild-till-bild översättning tekniker kan kartlägga lokal struktur mellan två domäner, men de är vanligtvis misslyckade när domänerna kräver större formförändring. Inspirerad av semantisk segmentering introducerar vi en discriminator med dilaterade konvolutioner som kan använda information från hela bilden för att träna en mer kontextmedveten generator. Detta kombineras med en multi-scale perceptual förlust som bättre kan representera fel i den underliggande formen av objekt. Vi visar att denna design är mer kapabel att representera formdeformation i en utmanande leksak dataset, plus i komplexa kartläggningar med betydande dataset variation mellan människor, dockor och anime ansikten, och mellan katter och hundar.
För att hantera den stora formen deformation svårighet, Gokaslan et al. REF designar en discriminator med dilaterade konvolutioner.
Improving Shape Deformation in Unsupervised Image-to-Image Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}