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CycleGAN:图片风格,想 | ICCV 2017论文解读

并且 CycleGAN 一个非常实用的地方就是输入的两张图片可以是任意的两张图片,也就是 unpaired。 单向GAN 读者可以按照原论文的顺序理解 CycleGAN,这里我按照自己的思路解读。...我们希望能够把 domain A 的图片(命名为 a)转化为 domain B 的图片(命名为图片 b)。...而 G_AB(a) 经过生辰器 G_BA 表示为图片 A 的重建图片,用 G_BA(G_AB(a)) 表示。...判别 loss:判别器 D_B 是用来判断输入的图片是否是真实的 domain B 图片,于是生成的假图片 G_AB(A) 和原始的真图片 B 都会输入到判别器里面,公示挺好理解的,就是一个 0,1 二分类的损失...生成 loss:生成器用来重建图片 a,目的是希望生成的图片 G_BA(G_AB(a)) 和原图 a 尽可能的相似,那么可以很简单的采取 L1 loss 或者 L2 loss。

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