CycleGan论文笔记

原文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593

背景——风格迁移

图片生成领域是GAN网络的天下，最近很多人将GAN网络应用到了图像风格迁移领域。这篇论文也是做image to image translation,之前已经有较为成功的网络PIX2PIX了（同一个团队做的），本篇论文的出发点和PIX2PIX的不同在于：

1. PIX2PIX网络要求提供image pairs，也即是要求提供x和y，整个思路为：从噪声z，根据条件x，生成和真实图片y相近的y‘。条件x和图像y是具有一定关联性的。
2. 而本篇CycalGAN不要求提供pairs，如题目所说：Unpaired。因为成对的图像数据集其实并不多。这里的x和y不要求有什么较好的关联性，可以是毫不相干的两幅图像。

 

方法

普通的GAN损失：

但单纯的使用这一个损失是无法进行训练的。原因在于，映射F完全可以将所有x都映射到y空间的同一张图片，使损失无效化。为此提出循环GAN网络。从域x生成域y，再从y生成回x，循环往复。

网络结构

 两个生成器网络：G和F；两个鉴别器网络：Dx和Dy。整个网络是一个对偶结构。

下图对网络结构说明很清楚，出处见水印。

 

Loss函数

Loss部分除了经典的基础的GAN网络的对抗loss，还提出了一个cycle-loss。因为网络需要保证生成的图像必须保留有原始图像的特性，所以如果我们使用生成器GenratorA-B生成一张假图像，那么要能够使用另外一个生成器GenratorB-A来努力恢复成原始图像。此过程必须满足循环一致性。

对抗损失有两部分：

对偶网络的循环损失分为前向循环损失和后向循环损失，分别为：

 

采用L1 loss：

最后，总的损失函数为：

lamba=10

代码中还有个loss：identity loss

大致可以这样理解，生成器是负责域x到域y的图像生成，如果输入域y的图片还是应该生成域y的图片y‘’，计算y‘’和输入y的loss。

训练细节

• Generator采用的是Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution 一文中的网络结构；一个resblock组成的网络，降采样部分采用stride 卷积，增采样部分采用反卷积；Discriminator采用的仍是pix2pix中的PatchGANs结构，大小为70x70
• 定义四个xx器的损失函数，分别优化训练G和D，两个生成器共享权重，两个鉴别器也共享权重训练
• 计算每个生成图像的损失是不可能的，因为会耗费大量的计算资源。建立一个图像库，存储之前生成的50张图，而不只是最新的生成器生成的图
• Lr=0.0002。对于前100个周期，保持相同的学习速率0.0002，然后在接下来的100个周期内线性衰减到0。

实验结果

一些对比试验结果：（通过label生成原图y‘，再利用FCN对生成的原图y‘进行分割，进行一个label-photo的实验）