Under de senaste åren har vi bevittnat enorma framsteg i oparerade bild-till-bild översättningsmetoder, drivs av uppkomsten av DNNs och kontradiktoriska utbildningsstrategier. Men de flesta befintliga metoder fokuserar på överföring av stil och utseende, snarare än på form översättning. Den senare uppgiften är utmanande på grund av dess invecklade icke-lokala karaktär, som kräver ytterligare tillsyn. Vi mildrar detta genom att sänka de djupa skikten i ett förtränat nätverk, där de djupa funktionerna innehåller mer semantik, och tillämpa översättningen från och mellan dessa djupa funktioner. I synnerhet utnyttjar vi VGG, som är ett klassificeringsnätverk, som är förskolat med storskalig semantisk övervakning. Vår översättning utförs i en kaskad, djup-till-skala, mode, längs den djupa funktionshierarkin: vi översätter först mellan de djupaste skikten som kodar det högre semantiska innehållet i bilden, fortsätter att översätta de grundare skikten, betingade på de djupare. Vi visar att vår metod kan översätta mellan olika domäner, som uppvisar betydligt olika former. Vi utvärderar vår metod både kvalitativt och kvantitativt och jämför den med toppmoderna bild-till-bild-översättningsmetoder. Våra kod och utbildade modeller kommer att göras tillgängliga.
Katzir m.fl. I REF föreslås att översättningen av ett VGG-nätverks djupkartor ska användas.
Cross-Domain Cascaded Deep Feature Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}