häst zebra zebra häst Sommar Vinter vinter vinter vinter sommar Fotografering Van Gogh Cezanne Monet Ukiyo-e Monet Bilder Monet foto foto Monet Figur 1: Med tanke på två oordnade bildsamlingar X och Y, vår algoritm lär sig att automatiskt "översätta" en bild från en till den andra och vice versa. Exempel ansökan (botten): med hjälp av en samling målningar av en berömd konstnär, lära sig att göra en användares fotografi i deras stil. Image-to-image översättning är en klass av vision och grafik problem där målet är att lära sig kartläggningen mellan en ingångsbild och en utgångsbild med hjälp av en utbildning uppsättning av anpassade bildpar. För många uppgifter kommer dock inte parade träningsdata att finnas tillgängliga. Vi presenterar ett tillvägagångssätt för att lära sig översätta en bild från en källkodsdomän X till en måldomän Y i avsaknad av parade exempel. Vårt mål är att lära sig en kartläggning G : X → Y sådan att distributionen av bilder från G(X) är oskiljaktig från distributionen Y med hjälp av en kontradiktorisk förlust. Eftersom denna kartläggning är mycket underkonsekventa, vi par det med en invers kartläggning F : Y → X och införa en cykelkonsistens förlust att push F (G(X))  på X (och vice versa). Kvalitativa resultat presenteras på flera uppgifter där parade träningsdata inte finns, inklusive insamling stil överföring, objekttransfiguration, säsong överföring, fotoförbättring, etc. Kvantitativa jämförelser mot flera tidigare metoder visar hur överlägsen vår strategi är.
För att ta itu med detta problem, CycleGAN REF introducerar en cykel-konsistens förlust för att återställa de ursprungliga bilderna med hjälp av en cykel av översättning och omvänd översättning.
Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}