Ouppmärksamma bild-till-bild översättningsmetoder lära sig att kartlägga bilder i en given klass till en analog bild i en annan klass, med hjälp av ostrukturerade (icke-registrerade) datauppsättningar av bilder. Även anmärkningsvärt framgångsrika, nuvarande metoder kräver tillgång till många bilder i både käll- och destinationsklasser vid utbildningstid. Vi hävdar att detta i hög grad begränsar deras användning. Med inspiration från människans förmåga att plocka upp essensen av ett nytt objekt från ett litet antal exempel och generalisera därifrån söker vi ett fåtal bilder, oövervakade bild-till-bild-algoritm som fungerar på tidigare osynliga målklasser som vid testtillfället endast specificeras av ett fåtal exempelbilder. Vår modell uppnår denna få-shot-generation förmåga genom att koppla ihop ett kontradiktoriskt träningsprogram med en ny nätverksdesign. Genom omfattande experimentell validering och jämförelser med flera referensmetoder på referensdatauppsättningar verifierar vi effektiviteten i det föreslagna ramverket. Koden kommer att finnas tillgänglig på https: // nvlabs.github.io/FUNIT.
När det gäller få bilder från bild till bild har en ny metod nyligen införts i REF, som kopplar ihop ett kontradiktoriskt utbildningsprogram med en ny nätverksdesign.
Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
{'venue': 'ICCV 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}