Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks（使用循环一致的敌对网络进行不成对的图像到...

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朱俊彦博士，计算机图形学与机器学习交叉领域的先驱，以其CycleGAN等成果闻名，荣获ACM SIGGRAPH 2018最佳博士论文奖及多项荣誉。

作者：朱俊彦，朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者。他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像合成问题的论文。因此，他的研究对这个领域产生了重大影响。他的一些科研成果，尤其是 CycleGAN，不仅为计算机图形学等领域的研究人员所用，也成为视觉艺术家广泛使用的工具。计算机图形顶级会议 ACM SIGGRAPH 2018 即将于 8 月 12-16 日在加拿大温哥华举行。在大会开始前，部分奖项结果已经揭晓。朱俊彦获得了大会的最佳博士论文奖。GAN之父Ian Goodfellow在推特上对其获奖表示了祝贺。2018 年，他还获得了UC Berkeley颁发的 David J. Sakrison Memorial Prize，以及英伟达的 Pioneer Research Award。

 

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cyclegan:unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial network
liguandong
06-24 2770
CycleGAN论文的阅读与翻译，无监督风格迁移 - 知乎2018-10-10 初版，论文不短，请自行选择重要的部分阅读 2018-11-02 与评论区的讨论 2018-11-25 语法错误小修改 2019-08-14 评论区回复，无监督风格迁移的其他进展 2019-08-26 按评论区的建议对论文的翻译进行修改 …https://zhuanlan.zhihu.com/p/45394148cyclegan的核心在unpaired image，如果是pair数据的话，直接用pix2pix即可，但是非成对数据用
CycleGAN（2017）：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
makabaka的博客
11-07 679
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 简述： 本文主要的工作是，给定任意两个无序的图像集合X和Y，我们的算法学习自动“转换”图像从一个到另一个，反之亦然。即风格迁移转换。如下图中莫奈画与照片的转换，斑马与马的转换，夏天与冬天的转换等。下面一行是由照片转换为不同画家画风的图像。 ...
【论文阅读】CycleGAN：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
sinat_36197913的博客
06-25 962
CycleGAN单向GAN CycleGAN是发表于ICCV17的一篇GAN工作，可以让两个domain的图片互相转化。传统的GAN是单向生成，而CycleGAN是互相生成，网络是个环形，所以命名为Cycle。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。 Pix2Pi训练数据集的一个非常重要的要求就是你的图像必须是成对的，这一点其实是非常苛...
CycleGAN：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
女王の专属领地
04-08 1674
【论文】Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 【主页】https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 【pytorch code】https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 【torc...
CycleGAN:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
qq_37151108的博客
07-29 6004
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Network 使用循环一致的对抗网络进行非配对的图片-图片迁移 
from 伯克利人工智能实验室 ICCV2017 

代码
 

原文
 

Project Page 

# Abstract
 

图像-图像转换是计算机视觉和图形学的一类常见人物，需要学习输入图像与输出图像的映射关系，但在许多任务中获取成对的训练图像并不现实，因此本文就是基于没有成对训练图像的基
论文阅读：Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks
OctYZ的博客
09-11 1264
成对训练数据缺乏。
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
u013049912的博客
10-25 1285
图像到图像转换是一类视觉和图形问题，其目标是使用对齐图像对的训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射。然而，对于许多任务，配对训练数据将不可用。我们提出了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。我们的目标是学习映射 G : X → Y，使得使用对抗性损失时 G(X) 中的图像分布与分布 Y 无法区分。由于这种映射高度受限，我们将其与逆映射 F : Y → X 结合起来，并引入循环一致性损失来强制 F(G(X)) ≈ X（反之亦然）。
【论文阅读】Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
presenttoday的博客
12-03 1821
传统方法（如 pix2pix）需要大量成对的训练样本（即域 A 和域 B 的图像一一对应），但在许多实际场景中，获取这样的配对数据非常困难甚至不可能。它的核心思想是引入循环一致性（Cycle Consistency）约束，通过两个生成器和两个判别器，实现域 A 和域 B 之间的双向映射。利用循环一致性损失，退化网络可以学习一个退化方式(真实高分图像到真实低分图像)，超分网络可以学习一个真实超分方式（真实低分到真实高分)以解决配对的高低分图像数目少的问题。对抗损失用于保证生成的图像能够“以假乱真”。
Unpaired Image-to-Image Translationusing Cycle-Consistent Adversarial Networks
07-20
### 使用周期一致对抗网络进行非配对图像到图像翻译 #### 概述 在计算机视觉领域，**图像到图像翻译**（Image-to-Image Translation）是一类问题，其目标是学习一个映射函数，该函数能够将输入图像转换为输出图像...
语义分割-ICCV2017 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks循环一致对抗网
ssshyeong的博客
03-06 4504
我们提出了一种学习在没有成对例子的情况下将图像从源域X转换为目标域Y的方法。我们的目标是学习一种映射G: X→Y，使G(X)的图像分布与使用对抗性损失的分布Y难以区分。我们将它与一个逆映射F: Y→X耦合，并引入一个循环一致性损失来强制F (G(X))≈X(反之亦然)。在不存在配对训练数据的几个任务上给出了定性结果.
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-consistent adversarial networks
07-17
gan的经典论文CycleGAN论文原文。描述使用gan进行图像风格转换。
CycleGAN论文详解:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
qq_38343151的博客
03-24 1386
我们的目标是使用一个对抗损失函数，学习映射G：X → Y (A2B)，使得判别器难以区分图片 G(X) 与 图片Y。因为这样子的映射受到巨大的限制，所以我们为映射G 添加了一个相反的映射F：Y → X(B2A)，使他们成对，同时加入一个循环一致性损失函数 (cycle consistency loss)，以确保 F(G(X)) ≈ X（反之亦然）。 在这篇文章中，我们提出了一个方法：在没有成对图...
论文Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
summer2day的博客
02-25 2706
摘要：图像到图像转换是一类视觉和图形问题，其目标是通过训练学习输入图片的风格，将其映射到框架类似的输出图片中。尽管对于很多任务而言，配对训练数据可遇不可求。我们提出了一种在没有配对的情况下从来源域 X 到目标域 Y 进行图像转换的方式。我们的目标是实现 G:X→ Y，其中 G(X) 的图像分布与使用对抗性损失分布的 Y 难以区分。因为映射非常不完全，我们将其以 F:Y→ X 的方式建立映射，同时引...
论文笔记《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》
hhy_csdn的博客
09-30 8183
这篇关于Cycle-GAN的论文笔记是今年三月份所写的，由于各种原因，直到现在才整理好，稳重有说的不对的地方，请批评指正。 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks from ICCV 2017, UC Berkeley 图对图翻译是一类计算机视觉任务，其目标是利用一个经过校准的图...
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《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》CycleGAN论文解析
wenqiwenqi123的博客
03-26 2244
鼎鼎大名的cycleGAN，今天我们来说一说这篇文章。 首先介绍下GAN，传送门：https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/86178376 介绍下GAN的损失函数，传送门：https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/105099445 在确保你了解了GAN的原理后，我们...
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unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks
03-16
Cycle-Consistent Adversarial Networks(CycleGAN) 是一种用于不匹配图像转换的深度学习方法。它使用了两个生成器和两个判别器，通过循环一致性约束来学习转换。这种方法可以在没有对应训练数据的情况下进行图像转换，如将日景转换为夜景。
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