Bildöversättning över olika domäner har väckt stor uppmärksamhet i både maskininlärning och datorvisionsgemenskaper. Med översättningen från källdomänen D s till måldomänen D t som exempel, förlitar sig befintliga algoritmer huvudsakligen på två typer av förlust för utbildning: Den ena är diskrimineringsförlusten, som används för att skilja bilder som genereras av modellerna och naturliga bilder; den andra är återuppbyggnadsförlusten, som mäter skillnaden mellan en originalbild och den rekonstruerade versionen genom D s → D t → D s översättning. I detta arbete introducerar vi en ny typ av förlust, multi-pat konsistens förlust, som utvärderar skillnaderna mellan direkt översättning D s → D t och indirekt översättning D s → D a → D t med D a som en extra domän, för att regularisera utbildning. För flerdomänöversättning (minst tre) som fokuserar på att bygga översättningsmodeller mellan två domäner, vid varje utbildning iteration, slumpmässigt välja tre domäner, ställa in dem som källa, hjälp och måldomäner, bygga multi-path konsekvens förlust och optimera nätverket. För tvådomänöversättning, måste vi införa en extra extra domän och konstruera multi-path konsekvens förlust. Vi utför olika experiment för att visa effektiviteten av våra föreslagna metoder, inklusive ansikte mot ansikte översättning, paint-to-photo översättning, och deraining/de-noising översättning.
I REF, multipat konsekvens förlust införs för att utvärdera skillnaderna mellan direkt och indirekt översättning för att regularisera utbildning.
Image-to-Image Translation with Multi-Path Consistency Regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}