9、图像翻译：从基础算法到多领域应用

图像翻译：从基础算法到多领域应用

1. 图像到图像翻译算法

图像到图像翻译是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在将图像从一个域转换到另一个域。下面介绍几种常见的图像到图像翻译算法。

1.1 CycleGAN

CycleGAN结合了双重重建和对抗训练的原理，是无配对图像到图像翻译中最流行的算法之一。
- 生成器 ：与DualGAN类似，CycleGAN同时训练两个生成器 $\theta_{YX}$ 和 $\theta_{XY}$，利用两个翻译任务的双重结构，并基于双重重建原理获得模型训练的反馈信号。不同的是，DualGAN的两个生成器以图像和噪声向量作为输入，而CycleGAN的生成器 $\theta_{XY}()$ 和 $\theta_{YX}()$ 仅以图像作为输入。
- 双重重建目标 ：CycleGAN使用与DualGAN相同的双重重建目标：
$\ell_{dual}(\theta_{XY}, \theta_{YX}) = E_{x\sim X}|x - \theta_{YX}(\theta_{XY}(x))| + E_{y\sim Y}|y - \theta_{XY}(\theta_{YX}(y))|$
- 判别器与对抗目标 ：引入两个判别器 $\theta_{X}$ 和 $\theta_{Y}$，以确保生成器确实将图像从一个域转换到另一个域，并且生成的图像与另一个域中的真实图像无法区分。对抗目标最初定义为：
$\ell_{adv}(\theta_{XY}, \theta_{YX}, \theta_{X},