pix2pix论文(pix是什么意思)

图像翻译,指从一副图像到另一副图像的转换。可以类比机器翻译,一种语言转换为另一种语言。下图就是一些典型的图像翻译任务:比如语义分割图转换为真实街景图,灰色图转换为彩色图,白天转换为黑夜……本文主要介绍图像翻译的三个比较经典的模型pix2pix,pix2pixHD,vid2vid。pix2pix提出了一个统一的框架解决了各类图像翻译问题, pix2pixHD则在pix2pix的基础上,较好的解决了高分辨率图像转换(翻译)的问题, vid2vid则在pix2pixHD的基础上,较好的

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

目录

pix2pix与pix2pixHD的生成器

判别器 PatchGAN(马尔科夫判别器)

1、pix2pix

简单粗暴的办法

如何解决模糊呢?

其他tricks

2、pix2pixHD

高分辨率图像生成

模型结构

Loss设计

使用Instance-map的图像进行训练

语义编辑

总结


图像翻译指从一副图像到另一副图像的转换。可以类比机器翻译,一种语言转换为另一种语言。下图就是一些典型的图像翻译任务:比如语义分割图转换为真实街景图,灰色图转换为彩色图,白天转换为黑夜……

pix2pix论文(pix是什么意思)

本文主要介绍图像翻译经典的模型pix2pix,pix2pixHD,

  • pix2pix提出了一个统一的框架解决了各类图像翻译问题,
  • pix2pixHD则在pix2pix的基础上,较好的解决了高分辨率图像转换(翻译)的问题,

学习GAN的关键就是理解生成器判别器损失函数这三部分

pix2pix与pix2pixHD的生成器

生成器的结构是U-net。有的GAN使用的是encoder-decoder模型作为生成器,但是相比之下,U-net效果会更好。因为上采样时加入了底层的特征信息。假设总共有n层,那么第i层和第n-i层之间有跳跃连接。注意:U-Net的跳跃连接和ResNet的不同,和DenseNet相同,是按通道拼接的。作者问题:是否可以认为ResNet总是不如DenseNet呢?是不是可以使用ResNet的地方都可以使用DenseNet呢?
pix2pix论文(pix是什么意思)

判别器 PatchGAN(马尔科夫判别器)

不同于直接判断图片是否是真实的,PatchGAN会分别判断N x N个patch是否为真,然后求平均值输出。L1损失可以使模型学到低频的特征,PatchGAN的结构可以使模型学到高频的特征(因为它关注的是局部的信息)。而且,当N比原图的尺寸小得多时依然有效。


1、pix2pix

论文:pix2pix 代码:GitHub

本文最大的贡献在于提出了一个统一的框架解决了图像翻译问题

相比以往算法的大量专家知识,手工复杂的loss。这篇paper非常粗暴,使用CGAN处理了一系列的转换问题。

上面展示了许多有趣的结果,比如分割图 –> 街景图,边缘图 –>  真实图。对于第一次看到的时候还是很惊艳的,那么这个是怎么做到的呢?我们可以设想一下,如果是我们,我们自己会如何设计这个网络。

简单粗暴的办法

最直接的想法就是,设计一个CNN网络,直接建立输入-输出的映射,就像图像去噪问题一样。可是对于上面的问题,这样做会带来一个问题。生成图像质量不清晰

拿下图第二排的分割图 –>  街景图为例,语义分割图的每个标签比如“汽车”可能对应不同样式,颜色的汽车。那么模型学习到的会是所有不同汽车的平均,这样会造成模糊。下图第三列就是直接用L1 Loss来学习得到的结果,相比于Ground truth,模糊很严重

pix2pix论文(pix是什么意思)

如何解决模糊呢?

这里作者想了一个办法,即加入GAN的Loss去惩罚模型。GAN相比于传统生成式模型可以较好的生成高分辨率图片。思路也很简单,在上述直观想法的基础上加入一个判别器,判断输入图片是否是真实样本。模型示意图如下:

pix2pix论文(pix是什么意思)

上图模型和CGAN有所不同,但它是一个CGAN,只不过输入只有一个,这个输入就是条件信息。原始的CGAN需要输入随机噪声,以及条件。这里之所有没有输入噪声信息,是因为在实际实验中,如果输入噪声和条件,噪声往往被淹没在条件C当中,所以这里直接省去了。

其他tricks

从上面两点可以得到最终的Loss由两部分构成:

  • 输出和标签信息的L1 Loss。
  • GAN Loss – 测试也使用Dropout,以使输出多样化

pix2pix论文(pix是什么意思)

采用L1 Loss而不是L2 Loss的理由很简单,L1 Loss相比于L2 Loss保边缘:即L1生成的图片更清晰, 注:L2 Loss基于高斯先验,L1 Loss基于拉普拉斯先验

GAN Loss为LSGAN的最小二乘Loss,并使用PatchGAN(进一步保证生成图像的清晰度)。PatchGAN将图像换分成很多个Patch,并对每一个Patch使用判别器进行判别(实际代码实现有更取巧的办法,实际是这样实现的:假设输入一张256×256的图像到判别器,输出的是一个4×4的confidence map,每一个像素值代表当前patch是真实图像的置信度。感受野就是当前的图像patch),将所有Patch的Loss求平均作为最终的Loss。

2、pix2pixHD

论文:pix2pixHD 代码:GitHub

这篇paper作为pix2pix的改进版本,如其名字一样,主要是可以产生高分辨率的图像。具体来说,作者的贡献主要在以下两个方面:

  • 使用多尺度的生成器以及判别器等方式从而生成高分辨率图像。
  • 使用了一种非常巧妙的方式,实现了对于同一个输入,产生不同的输出。并且实现了交互式的语义编辑方式,这一点不同于pix2pix中使用dropout保证输出的多样性。

高分辨率图像生成

为了生成高分辨率图像,作者主要从三个层面做了改进:

  • 模型结构
  • Loss设计
  • 使用Instance-map的图像进行训练。

模型结构

pix2pix论文(pix是什么意思)

生成器由两部分组成,G1和G2,其中G2又被割裂成两个部分。G1和pix2pix的生成器没有差别,就是一个end2end的U-Net结构。G2的左半部分提取特征,并和G1的输出层的前一层特征进行相加融合信息,把融合后的信息送入G2的后半部分输出高分辨率图像。

判别器使用多尺度判别器,在三个不同的尺度上进行判别并对结果取平均。判别的三个尺度为:原图,原图的1/2降采样,原图的1/4降采样(实际做法为在不同尺度的特征图上进行判别,而非对原图进行降采样)。显然,越粗糙的尺度感受野越大,越关注全局一致性。

生成器和判别器均使用多尺度结构实现高分辨率重建,思路和PGGAN类似,但实际做法差别比较大。

Loss设计

这里的Loss由三部分组成:

  • GAN loss:和pix2pix一样,使用PatchGAN。
  • Feature matching loss:将生成的样本和Ground truth分别送入判别器提取特征,然后对特征做Element-wise loss
  • Content loss:将生成的样本和Ground truth分别送入VGG16提取特征,然后对特征做Element-wise loss

pix2pix论文(pix是什么意思)

使用Feature matching loss和Content loss计算特征的loss,而不是计算生成样本和Ground truth的MSE,主要在于MSE会造成生成的图像过度平滑,缺乏细节
Feature matching loss和Content loss只保证内容一致,细节则由GAN去学习。

使用Instance-map的图像进行训练

pix2pix采用语义分割的结果进行训练,可是语义分割结果没有对同类物体进行区分,导致多个同一类物体排列在一起的时候出现模糊,这在街景图中尤为常见。在这里,作者使用个体分割(Instance-level segmention)的结果来进行训练,因为个体分割的结果提供了同一类物体的边界信息。具体做法如下:

  1. 根据个体分割的结果求出Boundary map
  2. 将Boundary map与输入的语义标签concatnate到一起作为输入 Boundary map求法很简单,直接遍历每一个像素,判断其4邻域像素所属语义类别信息,如果有不同,则置为1。下面是一个示例:

pix2pix论文(pix是什么意思)

语义编辑

不同于pix2pix实现生成多样性的方法(使用Dropout),这里采用了一个非常巧妙的办法,即学习一个条件(Condition)作为条件GAN的输入,不同的输入条件就得到了不同的输出,从而实现了多样化的输出,而且还是可编辑的。具体做法如下:

pix2pix论文(pix是什么意思)

  1. 首先训练一个编码器
  2. 利用编码器提取原始图片的特征,然后根据Labels信息进行Average pooling,得到特征(上图的Features)。这个Features的每一类像素的值都代表了这类标签的信息。
  3. 如果输入图像有足够的多,那么Features的每一类像素的值就代表了这类物体的先验分布。 对所有输入的训练图像通过编码器提取特征,然后进行K-means聚类,得到K个聚类中心,以K个聚类中心代表不同的颜色,纹理等信息。
  4. 实际生成图像时,除了输入语义标签信息,还要从K个聚类中心随机选择一个,即选择一个颜色/纹理风格

这个方法总的来说非常巧妙,通过学习数据的隐变量达到控制图像颜色纹理风格信息。

总结

作者主要的贡献在于:

  • 提出了生成高分辨率图像的多尺度网络结构,包括生成器,判别器
  • 提出了Feature loss和VGG loss提升图像的分辨率 – 通过学习隐变量达到控制图像颜色,纹理风格信息
  • 通过Boundary map提升重叠物体的清晰度

可以看出,这篇paper除了第三点,都是针对性的解决高分辨率图像生成的问题的。

pix2pixHD笔记_jacke121的专栏-CSDN博客_pix2pixhd

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/127633.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)
blank

相关推荐

  • pyside2界面美化_手机音量进度条 插件

    pyside2界面美化_手机音量进度条 插件前言在我们进行自动化测试的时候,用例往往是成百上千,执行的时间是几十分钟或者是小时级别。有时,我们在调试那么多用例的时候,不知道执行到什么程度了,而pytest-sugar插件能很好解决我们的痛点。

  • 风中有朵雨做的云解析_MySQL comment

    风中有朵雨做的云解析_MySQL comment其实就是告诉mysql解释器,该段命令是否已经结束了,mysql是否可以执行了。默认情况下,delimiter是分号;。在命令行客户端中,如果有一行命令以分号结束,那么回车后,mysql将会执行该命令。DELIMITER$$DROPTRIGGERIFEXISTS`updateegopriceondelete`$$CREATETRIGGER`updateego

    2022年10月23日
  • HTML期末设计——代码篇[通俗易懂]

    HTML期末设计——代码篇[通俗易懂]事先声明这个网页设计也就是用了我学到的知识做的一个中规中矩的网页,可以给以后的大一新生们做个参考,和商业网站的效果肯定是没得比的,期望太高的可以关掉了,要严词批评我的请不要在我这说,当然,温柔的话,可以引入页效果图:<!DOCTYPEhtml><html> <head> <metacharset=”utf-8″> <title>欢迎来到香氛密语</title> <style>

  • 编译CEGUI「建议收藏」

    编译CEGUI「建议收藏」平台:  windows7/64bit/VS2005CEGUI下载  地址:  http://www.cegui.org.uk/wiki/index.php/CEGUI_Downloads_0.7.9  源码选择:    CEGUI0.7.9LibrarySourceDownloads    Thispackagecontainsthesourcec…

  • python怎么对齐输出_关于python格式对齐的问题

    python怎么对齐输出_关于python格式对齐的问题利用cv2提取视频帧,可以逐帧提取,也可以跳跃读取。在读取过程中,需要对文件名进行规范,通过以下命令进行填充:.zfill(num)#num指的是填充会的位数importcv2importos#要提取视频的文件名,隐藏后缀sourceFileName=’Fog20200313000026’#在这里把后缀接上video_path=os.path.join(sourceFileName+’.mp4′)times=0#提取视频的频率,每375帧提取一个

  • war包解压与压缩_ls命令linux

    war包解压与压缩_ls命令linux下面要给大家介绍到的就是和war包解压以及java项目打包成war包相关的内容,一起来具体的看看吧!1、javawar打包、解压命令在Window上war包的解压,经常会将工程打包成war包,如下://将当前目录打包成war包jarcvftemp.war*/.命令格式:javacvf打包文件名称要打包的目录打包文件保存路径解压自然就是:jarxvftemp.warjar和li…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号