基于感知判别器的图像操纵
计算机视觉与模式识别
2018-09-06 v1
摘要
使用深度卷积网络进行图像操纵的系统已实现了非凡的真实感。感知损失与基于对抗判别器的损失是这些进展背后的两类主要学习目标。在本工作中，我们展示了如何以原则性且非相加的方式将这两种思想结合，用于非对齐图像翻译任务。这是通过生成对抗学习框架内判别器网络的特殊架构实现的。我们将这种新架构称为感知判别器，它将预训练深度分类网络的卷积部分嵌入判别器网络中。所得架构可在非对齐图像数据集上训练，同时受益于感知损失的鲁棒性与高效性。我们在一系列与基线方法及最先进(SOTA)非对齐图像翻译框架的定性与定量比较中展示了新架构的优势。
引用
@article{arxiv.1809.01396,
title = {Image Manipulation with Perceptual Discriminators},
author = {Diana Sungatullina and Egor Zakharov and Dmitry Ulyanov and Victor Lempitsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.01396},
year = {2018}
}
备注
ECCV 2018