【生成对抗网络 论文泛读】……pix2pix & pix2pixhd……
文章目录
- 前言
- Pix2pix
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- 简介
- 核心思想
- Pix2pixHD
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- 升级1
- 升级2
- 升级3
- 升级4
前言
这两篇论文放在一起说。
pix2pix：点我下载
pix2pixhd：点我下载
Pix2pix
论文题目：：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
这是一个条件生成网络，他跟cyclegan不同，cyclegan不需要任何条件，直接将需要的两种数据集喂进去就行了，而这个pix2pix是有条件的，
简介
- 生成器：是一个unet模型，需要 输入的图像+噪声，
- 判别器 ：是一个patchgan模型，输入 真图+输入的图 和 生成的假图+输入的图 两组，输出的结果就是，某一对是真还是假的概率，是个二分类模型。
简单回顾一下unet：
一个解决语义鸿沟问题的U字形模型。
左边是GAN使用的编码及解码器模型，右边就是pix2pix生成器使用的unet模型，他用连接是Densenet里的connect 通道连接，而不是Resnet里的add。
害，其实就是扣小模块，找已有的更牛的小模块代替原来的老旧小模块，性能自然更上一层楼。
patchgan：就是将一张图分成N * N的patch，然后判断每一个patch是真图的概率，最后求平均。
核心思想
看一下论文中给出的这张图：
其实还是GAN的基本思想。
左边输入一个图像X +噪声， 生成器生成一个假图 再加上输入的X喂给判别器，判别器能判断出来是这一对是假图。
右边就是真图y+输入的轮廓图像x，此时判别器能判断出来是真图组合。
所以这里就明白了为什么说这是CGAN 就是条件GAN呢，其实也是迎合了上一篇了论文cyclegan，cyclegan是不需要图像对齐的，而这里是需要的，也就是说你生成器生成出来的图片不仅要具备真实图片的风格，还要和你输入的简笔画x相吻合(像素匹配)。
pix2pix在训练和测试的时候加入了dropout。
最后 pix2pix使用的损失函数是L1 loss，作者通过实验对比了L2和L1，最后选择的L1。
缺点：训练需要大量的成对图片，比如白天转黑夜，则需要大量的同一个地方的白天和黑夜的照片。在这种情况下，自然就没有cycle那种风景照转成名家画作的功能了，毕竟你不能把梵高复活叫他给你画一个对应的照片哈哈。
Pix2pixHD
pix2pixHD是pix2pix的重要升级，末尾加了一个HD，显然就是高清的意思。
几个升级的方向：
升级1
将原来pix2pix的unet生成器 ，升级为多级生成器（coarse-to-fine generator）。
直接看论文中给出的这张图：
这张图作者画成三部分了，实际上当作一个过程来看待比较好理解，从左到右的过程，也可以看成绿色网络的中间嵌入了一个蓝色的网络。
其中 G1表示全局生成网络，输入和输出大小是1024 × 512，G2表示局部增强网络，输入和输出大小是2048 × 1024。
G1还是之前的u-net网络结构，只是去掉了跨层链接。
流程：
图片先经过一个生成器G2 的卷积层进行2倍下采样，然后使用另一个生成器 G1生成低分辨率的图，将得到的结果和刚刚下采样得到的图进行element-wise的相加，然后输出到 G2的后续网络生成高分辨率的图片。
在训练过程中也是先训练分辨率较小的G1，然后再一起训练G1和G2。
好处不言而喻，低分辨率学全局特征，高分辨率学像素级特征，两者结合，效果提升，
升级2
将原来pix2pix的patch GAN判别器 ，升级为多尺度判别器（multi-scale discriminator）。
作者在论文中说到：为了区分高分辨率真实图像和合成的图像，判别器需要有一个非常大的感受野。这就要求一个更深的网络过着更大的卷积核。这些都会增加网络的容量和潜在的过拟合因素。同时，这两种选择都需要更大的内存占用来用于训练，这已经是高分辨率图像生成的稀缺资源了。
所以作者提出了这个多尺度判别器，其实原理就一句话，就是在不同尺度的特征图上，分别训练判别器，最后的结果取平均。
升级3
优化了损失函数
- 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
升级4
pix2pix的语义分割对于同类物体的外轮廓区分的不明显，导致多个同一类物体排列在一起的时候出现模糊。所以pix2pixhd使用实例分割的结果进行训练，也就是文中说的Instance-map。
实例分割出来的 Boundary map：
将Boundary map与输入的语义标签concatnate一起作为输入。
这里分割出来之后，论文中所说的实例级别修改就容易达到了。
比如作者在论文开头给出的树和楼之间的转换，车颜色和路面纹理的转换：
大致实现：先通过新增一个encoder网络抽取图像特征，然后对特征做实例级别的均值池化操作，最后将这种池化后的特征和生成器的原输入组合成为新的输入，从而实现实例级别图像多样化，
