11 December 2019
20:32
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- StarGAN
StarGAN是CVPR2018最新提出来的，用于多领域的图像迁移学习。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.09020
代码地址（Pytorch）：https://github.com/yunjey/StarGAN
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Pix2Pix模型解决了有Pair对数据的图像翻译问题；CycleGAN解决了Unpaired数据下的图像翻译问题。但无论是Pix2Pix还是CycleGAN，都是解决了一对一的问题，即一个领域到另一个领域的转换。当有很多领域要转换了，对于每一个领域转换，都需要重新训练一个模型去解决，即现有的GAN模型为了实现在k个不同的风格域上进行迁移，需要构建k∗(k−1)个生成器，并且还不能跨数据集训练（标注不能复用）。StarGAN正是为了解决跨多个域、多个数据集的训练而提出的。在StarGAN中，并不使用传统的fixed translation（(e.g., black-to-blond hair），而是将域信息和图片一起输入进行训练，并在域标签中加入mask vector，便于不同的训练集进行联合训练。对比如下图所示;
本文贡献：
- 提出StarGAN模型，使用单组GAN模型进行跨domain和跨数据集的训练
- 展示了mask vector技术来实现上述的训练过程
- 训练了角色的面部属性和面部表情特征的各种图片
要想让G拥有学习多个领域转换的能力，本文对生成网络G和判别网络D做如下改动：
- 在G的输入中添加目标领域信息c，即把图片翻译到哪个领域这个信息告诉生成模型。
- D除了具有判断图片是否真实的功能外，还要有判断图片属于哪个类别的能力。这样可以保证G中同样的输入图像，随着目标领域的不同生成不同的效果。
- 除了上述两样以外，还需要保证图像翻译过程中图像内容要保存，只改变领域差异的那部分。图像重建可以完整这一部分，图像重建即将图像翻译从领域A翻译到领域B，再翻译回来，不会发生变化。
其中G和D的网络训练过程如下图所示：
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本文的损失函数
首先是GAN网络通用的损失函数Adversatial Loss，以判断输出的图像是否真实：
其次是类别损失，该损失被分为两个，训练判别网络D的时候，使用真实图片在原始领域的监督信号进行训练；而训练生成网络G的时候，使用生成之后的图片在目标领域的监督信号进行训练。其中训练D的损失如下（交叉熵损失）：
训练G的损失如下：
最后一个损失函数是重建损失，主要目的是保证图片翻译过程中非关键的图片内容信息保存下来，其中损失函数如下（L-1 norm）：
汇总之后是:
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多训练集进行训练
在多数据集下训练StarGAN存在一个问题，那就是数据集之间的类别可能是不相交的，但内容可能是相交的。比如CelebA数据集合RaFD数据集，前者拥有很多肤色，年龄之类的类别，而后者拥有的是表情的类别。但前者的图像很多也是有表情的，这就导致前一类的图像在后一类的标记是不可知的。为了解决这个问题，在模型输入中加入了Mask，即如果来源于数据集B，那么将数据集A中的标记全部设为0。
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网上其他StarGAN介绍参考：
https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/78829232
https://www.cnblogs.com/punkcure/p/7977819.html
原文笔记：
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