Enbart under det gångna året har Zhu et al sett aldrig tidigare skådade språng inom området för inlärningsbaserad bildöversättning, nämligen Cycle-GAN. Men experiment hittills har skräddarsytts för att bara två domäner i taget, och skalning dem till mer skulle kräva ett kvadratiskt antal modeller att utbildas. Och med två huvudmodeller som tar dagar att träna på aktuell hårdvara blir antalet domäner snabbt begränsat av den tid och de resurser som krävs för att bearbeta dem. I detta dokument föreslår vi en flerkomponentsmodell för bildöversättning och ett utbildningsprogram som skalar linjärt - både när det gäller resursförbrukning och den tid som krävs - med antalet områden. Vi visar dess kapacitet på en datauppsättning av målningar av 14 olika konstnärer och på bilder av de fyra olika årstiderna i Alperna. Observera att 14 datagrupper skulle behöva (14 välja 2) = 91 olika CycleGAN modeller: totalt 182 generator / discriminator par; medan vår modell kräver endast 14 generator / discriminator par.
Anoosheh m.fl. föreslå en ComboGAN modell REF, som bara behöver träna m generator / discriminator par för m olika bilddomäner.
ComboGAN: Unrestrained Scalability for Image Domain Translation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}