跨多域的无监督多对多图像到图像翻译
计算机视觉与模式识别
2020-11-25 v2 机器学习
图像与视频处理
摘要
无监督多域图像到图像翻译旨在无标注数据的情况下在多个域之间合成图像,比一对一图像映射更通用且更复杂。然而,现有方法主要关注降低建模的巨大成本,而对生成图像的质量重视不足。在某些目标域中,它们的翻译结果可能不及预期甚至发生模型崩溃。为提升图像质量,我们提出了一种用于无监督多域图像到图像翻译的有效多对多映射框架。我们的方法有两个关键方面。其一是所提出的多对多架构,仅含一个域共享编码器和若干域专用解码器,以有效且同步地在多域间翻译图像。其二是两个由一对一映射扩展而来的约束,进一步帮助改善生成。所有评估表明我们的框架优于现有方法,并为多域图像到图像翻译提供了有效解决方案。
引用
@article{arxiv.1911.12552,
title = {Unsupervised Many-to-Many Image-to-Image Translation Across Multiple Domains},
author = {Ye Lin and Keren Fu and Shenggui Ling and Cheng Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12552},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 14 figures, 6 tables