昇思25天学习打卡营第22天 | Pix2Pix实现图像转换

Pix2Pix实现图像转换

Pix2Pix概述

Pix2Pix是基于条件生成对抗网络（cGAN, Condition Generative Adversarial Networks ）实现的一种深度学习图像转换模型，该模型是由Phillip Isola等作者在2017年CVPR上提出的，可以实现语义/标签到真实图片、灰度图到彩色图、航空图到地图、白天到黑夜、线稿图到实物图的转换。Pix2Pix是将cGAN应用于有监督的图像到图像翻译的经典之作，其包括两个模型：生成器和判别器。

传统上，尽管此类任务的目标都是相同的从像素预测像素，但每项都是用单独的专用机器来处理的。而Pix2Pix使用的网络作为一个通用框架，使用相同的架构和目标，只在不同的数据上进行训练，即可得到令人满意的结果，鉴于此许多人已经使用此网络发布了他们自己的艺术作品。

基础原理

cGAN的生成器与传统GAN的生成器在原理上有一些区别，cGAN的生成器是将输入图片作为指导信息，由输入图像不断尝试生成用于迷惑判别器的“假”图像，由输入图像转换输出为相应“假”图像的本质是从像素到另一个像素的映射，而传统GAN的生成器是基于一个给定的随机噪声生成图像，输出图像通过其他约束条件控制生成，这是cGAN和GAN的在图像翻译任务中的差异。Pix2Pix中判别器的任务是判断从生成器输出的图像是真实的训练图像还是生成的“假”图像。在生成器与判别器的不断博弈过程中，模型会达到一个平衡点，生成器输出的图像与真实训练数据使得判别器刚好具有50%的概率判断正确。

在教程开始前，首先定义一些在整个过程中需要用到的符号：

• 𝑥𝑥：代表观测图像的数据。
• 𝑧𝑧：代表随机噪声的数据。
• 𝑦=𝐺(𝑥,𝑧)𝑦=𝐺(𝑥,𝑧)：生成器网络，给出由观测图像𝑥𝑥与随机噪声𝑧𝑧生成的“假”图片，其中𝑥𝑥来自于训练数据而非生成器。
• 𝐷(𝑥,𝐺(𝑥,𝑧))𝐷(𝑥,𝐺(𝑥,𝑧))：判别器网络，给出图像判定为真实图像的概率，其中𝑥𝑥来自于训练数据，𝐺(𝑥,𝑧)𝐺(𝑥,𝑧)来自于生成器。

创建网络

当处理完数据后，就可以来进行网络的搭建了。网络搭建将逐一详细讨论生成器、判别器和损失函数。生成器G用到的是U-Net结构，输入的轮廓图𝑥𝑥编码再解码成真是图片，判别器D用到的是作者自己提出来的条件判别器PatchGAN，判别器D的作用是在轮廓图 𝑥𝑥的条件下，对于生成的图片𝐺(𝑥)𝐺(𝑥)判断为假，对于真实判断为真。

生成器G结构

U-Net是德国Freiburg大学模式识别和图像处理组提出的一种全卷积结构。它分为两个部分，其中左侧是由卷积和降采样操作组成的压缩路径，右侧是由卷积和上采样组成的扩张路径，扩张的每个网络块的输入由上一层上采样的特征和压缩路径部分的特征拼接而成。网络模型整体是一个U形的结构，因此被叫做U-Net。和常见的先降采样到低维度，再升采样到原始分辨率的编解码结构的网络相比，U-Net的区别是加入skip-connection，对应的feature maps和decode之后的同样大小的feature maps按通道拼一起，用来保留不同分辨率下像素级的细节信息。

之前配置的mindspore环境是cpu的，我看教程只有linux有gpu的，官方大大速出windows的gpu版本，电脑cpu版本太慢了qaq~