InstaGAN:Instance-Aware Image To Image Translation

InstaGAN：多目标图像转换
最新推荐文章于 2024-11-21 15:51:44 发布
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论文：InstaGAN
代码：Github

做了什么？

现有无监督Image-Image translation的缺点：

  • 涉及多目标的时候，转换效果不佳

  • 物体外形变化比较大的时候，转换效果不佳


    1794530-80a9665fb7ec8904.png
    多目标示例图

以上图为例，多个绵阳迁移到长颈鹿就是一个多目标，且形状变化较大的例子。作者提出的InstaGAN就在一定程度上解决了上述问题。

怎么做的？

基于上述问题，作者提出了InstaGAN。考虑图像转换中多个目标的Instance information（比如分割的masks）。使得完成属性迁移的同时，背景保持不变。背景保持不变通过引入context preserving loss来鼓励网络去学习一个目标示例的之外的一个恒等映射。此外，作者提出一种sequential min

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