文件名称：NICE-GAN-pytorch:NICE-GAN的PyTorch正式实施
文件大小：46.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-01 10:25:26
deep-neural-networks computer-vision deep-learning pytorch generative-adversarial-network
NICE-GAN —官方PyTorch实施 重用鉴别符进行编码：实现无监督的图像到图像的翻译 重用鉴别符进行编码：实现无监督的图像到图像的翻译 摘要无监督的图像到图像转换是计算机视觉中的中心任务。 培训过程完成后，当前的翻译框架将放弃歧视者。 本文通过重新使用鉴别器对目标域的图像进行编码，来证明鉴别器的新作用。 提议的体系结构称为NICE-GAN，与以前的方法相比，具有两个有利的模式：首先，由于不需要独立的编码组件，因此结构更紧凑； 其次，这种插入式编码器直接受到对手损失的训练，如果应用了多尺度鉴别器，则其信息量更大，训练更有效。 NICE-GAN中的主要问题是翻译与编码器上的辨别力之间的耦合，当我们通过GAN玩min-max游戏时，这可能会导致训练不一致。 为了解决这个问题，我们开发了一种解耦训练策略，通过该策略，仅在最大化对手损失的同时对编码器进行训练，否则将其保持冻结状态。 在四个流