Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Задача трансляции изображений

13 байт убрано, 02:22, 10 января 2021
м
Дискриминатор
Для дискриминатора данной сети используется сверточный дискриминатор PatchGAN.
'''PatchGAN дискриминатор'''<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> {{---}} это тип дискриминатора для генеративных состязательных сетей, который штрафует структуру алгоритм на уровне локальных фрагментов (патчей).<br>
Дискриминатор PatchGAN пытается определить, является ли каждый фрагмент размера <tex>N\times N</tex> изображения настоящим или поддельным. Этот дискриминатор сверточно запускается по изображению, усредняя все ответы, чтобы посчитать окончательный результат <tex>D</tex>.<br>
Проще говоря, для каждого фрагмента определяется матрица классификаций, где все значения находятся в промежутке <tex>[0,1]</tex>, где <tex>0</tex> {{---}} подделка. Проходясь сверткой, в итоге получаем конечную матрицу классификаций. Таким образом, для поддельного изображения от генератора PatchGan должен попытаться вывести матрицу нулей. <br>
Интересно также, что <tex>N</tex> может быть намного меньше полного размера изображения и при этом давать результаты высокого качества. Это выгодно, потому что меньший PatchGAN имеет меньше параметров, работает быстрее и может применяться к изображениям произвольно большого размера.<br>
Такой дискриминатор эффективно моделирует изображение как Марковское случайное поле<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_random_field Markov random field {{---}} Wikipedia]</ref>, предполагая независимость между пикселями, разделенных диаметром более одного фрагмента.
99
правок

Навигация