75
правок
Изменения
→Pix2PixHD
Чтобы различать реальные и синтезированные изображения с высоким разрешением, дискриминатор должен иметь большое поле восприятия. Для этого потребуется либо более глубокая сеть, либо более крупные сверточные ядра, оба из которых увеличат емкость сети и потенциально могут вызвать переобучение. Кроме того, оба варианта требуют большего объема памяти для обучения, что уже является дефицитным ресурсом для создания изображений с высоким разрешением. Для решения проблемы предлагаем используется '''3 дискриминатора''', которые имеют идентичную структуру сети, но работают с разными масштабами изображения<ref name="Pix2PixHDPaper">[https://arxiv.org/pdf/1711.11585.pdf High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs]</ref>.
'''Функция ошибки''' была улучшена за счет добавления ошибки (feature matching loss) в разных масштабах изображениядля каждого дискриминатора <tex>\sum_{k=1}^{3} L_{FM}(G, D_k)</tex>, для вычисления которой будем использовать выдаваемые значения дискриминатора на разных слоях изображения: <tex>L_{FM}(G, D_k) = \mathbb{E}_{(s,x)}\sum_{i=1}^{T}\frac{1}{N_i}[||D_k^{(i)}(s,x) - D_k^{(i)}(s, G(s))||]</tex>, где <tex>T</tex> {{---}} количество слоев, <tex>N_i</tex> {{---}} количество элементов в каждом слое, <tex>s</tex> {{---}} исходное сегментированное изображение, <tex>x</tex> {{---}} соответствующее реальное изображение, <tex>G(s)</tex> {{---}} сгенерированное изображение.
На рисунках 11 и 12 приведены примеры генерации изображения по входным сегментированным изображениям с применением различных стилей.
