Jul, 2017

AlignGAN：使用有条件的生成对抗网络学习对齐跨域图像

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TL;DR本论文提出了一种基于条件 GAN 的方法，可以在缺少配对样本的情况下成功地对齐跨域图像，并且还提出了一种利用多个信息条件（如域信息和标签信息）进行标签传播的模型，并给出了一个用于学习该模型的两步交替训练算法。
generative adversarial networkconditional gancross-domain image alignmentlabel propagationalternating training algorithm
发现论文，激发创造
  • 条件图像翻译

    本文研究了一种新的有条件的图像翻译方法，并基于 GAN 和双学习处理了无成对数据的问题。实验结果表明该方法有效。

    May, 2018

  • 耦合生成对抗网络

    本文提出了联合生成对抗网络 (CoGAN) 用于学习多域图像的联合分布。 与现有方法相比，CoGAN 可以在不需要不同域中对应图像元组的情况下，仅通过来自边际分布的样本学习联合分布，并将其应用于许多联合分布学习任务，包括颜色和深度图像的联合分布以及具有不同属性的脸部图像的联合分布。 此外，对于域自适应和图像转换，也展示了其应用。

    Jun, 2016

  • 用双投影生成对抗网络进行条件图像生成

    本论文提出了一个双重投影生成对抗网络 (P2GAN) 模型，学习在数据匹配和标签匹配之间平衡的方法，并通过改善条件生成式对抗网络 (cGAN) 模型中的配对方法解决了分类困难的问题，实验结果表明其在多个真实数据集上具有良好的效果。

    Aug, 2021

  • DualGAN：无监督的双重学习用于图像到图像的翻译

    通过双重学习机制，该论文提出了一种新的双重生成对抗网络模型 ——DualGAN，可在缺乏标签数据的情况下，实现多种图像翻译任务，并取得了可观的性能提升。

    Apr, 2017

  • 跨领域生成对抗网络：无监督多领域图像翻译

    提出了一种无监督的图像翻译框架，使用一对编码器加上一对生成对抗网络来提取不同域之间的高级特征以生成逼真的多样化样本。该框架在许多图像转化任务上展示出与最先进技术相竞争的结果。

    Aug, 2020

  • 使用生成对抗网络学习跨域关系发现

    本文提出一种基于生成对抗网络的方法，称为 DiscoGAN，用于发现不同领域之间的关系，并成功实现了风格转移和属性保持。

    Mar, 2017

  • 无监督像素级域自适应生成对抗网络

    本文提出了一种基于生成对抗网络的方法，通过在像素空间中学习一种转换方法，将源域图像适应为与目标域相同的样子，以解决渲染图像训练模型泛化性不强的问题。该方法不仅可以生成逼真的样本，而且在许多无监督域适应场景中均优于现有技术，并证明了适应过程对于训练期间未被观察到的物体类别的泛化性。

    Dec, 2016

  • 零样本域自适应的条件耦合生成对抗网络

    本文中，我们提出了带条件的联合生成对抗网络（CoCoGAN）来解决零样本域自适应（ZSDA）问题，在没有目标域数据的情况下训练 CoCoGAN 以完成领域自适应。通过在相关任务（RT）和不相关任务（IRT）中采用源域数据和双域数据进行训练，CoCoGAN 能够捕获两个不同任务的双域样本的联合分布，从而使其在图像分类方面优于现有的技术水平。

    Sep, 2020

  • 条件对抗领域自适应

    该研究提出了条件对抗域适应的方法，通过两种新的调节策略，Multilinear 调节和 Entropy 调节，实现对不同领域的分类问题的对抗对齐，超过了五个数据集上的最新成果。

    May, 2017

  • 探索显式领域监督在无配对图像翻译中的潜在空间解缠

    本文提出了一种基于显式域监督的非配对图像翻译框架 DosGAN，该框架使用分类网络提取每个图像的域特定特征，并使用另一个编码器提取域无关的特征，二者结合生成目标域的图像。该方法在多个数据集上进行了实验，证明了其有效性，并且可以进行任何两个图像之间的有条件翻译，而以前的模型不能处理此任务。

    Feb, 2019