I detta dokument föreslår vi en principiell Perceptual Adversarial Networks (PAN) för bild-till-bild transformation uppgifter. Till skillnad från befintliga tillämpningsspecifika algoritmer, PAN ger en generisk ram för lärande kartläggning relation mellan parade bilder (Fig. 1), till exempel att kartlägga en regnig bild till sin avradade motsvarighet, objektkanter till sitt foto, semantiska etiketter till en scenbild, etc. Den föreslagna PAN består av två feed-forward konvolutionala neurala nätverk (CNN), bildomvandlingsnätverket T och det diskriminerande nätverket D. Genom att kombinera den generativa kontrarisiva förlusten och den föreslagna perceptuella kontrarisiva förlusten, dessa två nätverk kan tränas växelvis för att lösa bild-till-bild transformation uppgifter. Bland dem uppgraderas de dolda skikten och utmatningen av det diskriminerande nätverket D till att kontinuerligt och automatiskt upptäcka skillnaden mellan den transformerade bilden och motsvarande marksanning. Samtidigt tränas bildomvandlingsnätverket T för att minimera den diskrepans som utforskas av det diskriminerande nätverket D. Genom den kontradiktoriska utbildningsprocessen kommer bildomvandlingsnätverket T kontinuerligt att minska klyftan mellan transformerade bilder och markbaserade bilder. Experiment som utvärderas på flera bild-till-bild transformation uppgifter (t.ex., avbilda-utbildning, bild inpainting, etc.) visa att den föreslagna PAN överträffar många relaterade toppmoderna metoder.
För att ta itu med begränsningarna i det preutbildade nätverket föreslog nyligen forskare en perceptuell kontrarimal förlust som genomgår en kontradiktorisk utbildningsprocess mellan generatorn och discriminatorn REF.
Perceptual Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}