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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Image-to-Image Local Feature Translation Using Double Adversarial Networks Based on CycleGAN

verfasst von : Chen Wu, Lei Li, Zhenzhen Yang, Peihong Yan, Jiali Jiao

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Image-to-image translation is a hot field in the machine learning with the emergency of the generative adversarial networks. Most of the latest models easily lead to changes in the overall image and overfitting when they are used to local feature translation. To address these limitations, this article adds a suppressor and proposes a double adversarial CycleGAN. The suppressor is added to suppress the change of images, and the suppressor and generator form a new adversarial relationship. We hope it will achieve Nash equilibrium that is the change of image focus on the local feature. Finally, a contrast experiment was conducted. In the case of image local feature transfer, the change of image is focused on the local features and the overfitting phenomenon can be well resolved.

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Literatur
1.
Liu M-Y, Breuel T, Kautz J. Unsupervised image-to-image translation networks. CoRR, abs/1703.00848, 2017.
2.
Hertzmann A, Jacobs CE, Oliver N, Curless B, Salesin DH. Image analogies. In: Proceedings of the 28th annual conference on computer graphics and interactive techniques, SIGGRAPH ’01. ACM: New York, NY, USA, 2001. p. 327–40.
3.
Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, Xu B, Warde-Farley D, Ozair S, Courville A, Bengio Y. Generative adversarial nets. In: Ghahramani Z, Welling M, Cortes C, Lawrence ND, Weinberger KQ, editors. Advances in neural information processing systems 27. New York: Curran Associates, Inc.; 2014. p. 2672–80.
4.
Perarnau G, van de Weijer J, Raducanu B, Álvarez JM. Invertible conditional gans for image editing. CoRR, abs/1611.06355, 2016.
5.
Zhu J-Y, Krähenbühl P, Shechtman E, Efros AA. Generative visual manipulation on the natural image manifold. In: Proceedings of European conference on computer vision (ECCV), 2016.CrossRef
6.
Xia Y, He D, Qin T, Wang L, Yu N, Liu T-Y, Ma W-Y. Dual learning for machine translation. CoRR, abs/1611.00179, 2016.
7.
Shen W, Liu R. Learning residual images for face attribute manipulation. CoRR, abs/1612.05363, 2016.
8.
Kim T, Cha M, Kim H, Lee JK, Kim J. Learning to discover cross-domain relations with generative adversarial networks. CoRR, abs/1703.05192, 2017.
9.
Yi Z, Zhang H, Tan P, Gong M. Dualgan: Unsupervised dual learning for image-to-image translation. CoRR, abs/1704.02510, 2017.
10.
Zhu J-Y, Park T, Isola P, Efros AA. Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. CoRR, abs/1703.10593, 2017.
11.
Isola P, Zhu J-Y, Zhou T, Efros AA. Image-to-image translation with conditional adversarial networks. CoRR, abs/1611.07004, 2016.
12.
Choi Y, Choi M-J, Kim M, Ha J-W, Kim S, Choo J. Stargan: Unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation. CoRR, abs/1711.09020, 2017.
13.
Zhou S, Xiao T, Yang Y, Feng D, He Q, He W. Genegan: Learning object transfiguration and attribute subspace from unpaired data. CoRR, abs/1705.04932, 2017.
14.
Taigman Y, Polyak A, Wolf L. Unsupervised cross-domain image generation. CoRR, abs/1611.02200, 2016.
15.
Radford A, Metz L, Chintala S. Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks. CoRR, abs/1511.06434, 2015.
16.
Qi G-J. Loss-sensitive generative adversarial networks on lipschitz densities. CoRR, abs/1701.06264, 2017.
17.
Gulrajani I, Ahmed F, Arjovsky M, Dumoulin V, Courville AC. Improved training of wasserstein gans. CoRR, abs/1704.00028, 2017.
18.
Heusel M, Ramsauer H, Unterthiner T, Nessler B, Klambauer G, Hochreiter S. Gans trained by a two time-scale update rule converge to a nash equilibrium. CoRR, abs/1706.08500, 2017.
Metadaten
Titel
Image-to-Image Local Feature Translation Using Double Adversarial Networks Based on CycleGAN
verfasst von
Chen Wu
Lei Li
Zhenzhen Yang
Peihong Yan
Jiali Jiao
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-13-6503-4

Electronic ISBN: 978-981-13-6504-1

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-6504-1_109