99
правок
Изменения
м
→Архитектура
Pix2Pix реализует архитектуру [[Generative Adversarial Nets (GAN)#CGAN_.28Conditional_Generative_Adversarial_Nets.29| условных порождающих состязательных сетей ]](англ. CGAN), где для генератора взята архитектура, основанная на U-Net<ref name="unet">[https://sci-hub.do/10.1007/978-3-319-24574-4_28 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation]</ref>, а для дискриминатора используется сверточный классификатор PatchGAN<ref name="patch">[https://sci-hub.do/10.1007/978-3-319-46487-9_43 Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks]</ref>, который штрафует алгоритм на уровне участков изображения.
Генератор CGAN'a работает следующим образом: на вход подается one-hot вектор класса x и вектор шума z, в результате прохода через условный генератор выдается сгенерированное изображение этого класса. Таким образом, генератор можно представить, как следующую функцию: <tex>G: \{x,z\} \to y</tex>. <br>Генератор Pix2Pix работает похожим cхожим образом, но вместо вектора класса подается изображение, а вектор шума и вовсе убирается, потому что он не вносит значительной случайности для результата работы генератора.
Генератор обучается с целью, чтобы его выходящие изображения максимально правдоподобными, дискриминатор же учится как можно лучше отличать фальшивые изображения от реальных.
