Задача трансляции изображений

Эта статья находится в разработке!

Определение:

Задача трансляции изображения (англ. Image-to-image translation) — это область задач компьютерного зрения, цель которой состоит в том, чтобы научиться строить соответствия между входным и выходным изображениями, используя тренировочные данные.

Другими словами, задача состоит в том, чтобы научиться преобразовывать изображение из одной области в другую, получая в итоге изображение со стилем (характеристиками) последней.

Пример работы трансляции изображения: превращение лошади в зебру, и наоборот. (CycleGan)

Описание задачи

Задача разделяется на два вида в зависимости от тренировочных данных.
Различие заключается в том, что в одном случае, у нас есть четкое представление результата, который должен получиться, в то время как в другом случае, у нас есть только множество, определяющее стиль желаемого результата, но четкого результата нет.

Виды тренировочных данных для задачи трансляции изображений.

Обучение на парах изображений

Трансляция изображений, обученная на парах изображений — это сопряженная трансляция одного изображения в другое, где тренировочные данные состоят из такого множества изображений, где каждому входному изображению соответствует выходное изображение, содержащее первое с другим стилем.

Примерами приложения являются следующие трансляции изображений:

• черно-белое изображение — цветное
• сегментация изображения (англ. segmentation map) — реальная картинка
• линии-края (англ. edges) — фотография
• генерация разных поз и одежды на человеке
• описывающий изображение текст — фотография

Примеры применения задачи трансляции изображения с парными тренировочными данными. (Pix2Pix)

Обучение на независимых множествах

Трансляция изображения, обученная на двух независимых множествах — это такая трансляция изображений, тренировочные данные которой состоят из двух независимых групп, каждая описывающая свой стиль, а цель которой является научиться отображать эти две группы так, чтобы содержание изображений (общее) сохранялось, а стиль (уникальные элементы изображений) переносился.

Пример:

• тренировочные данные — два множества: {реальные фотографии}, {картины К.Моне}
• приложение — взяли любую фотографию, например, поле с цветами; получили поле с цветами в стиле К.Моне.

Примеры применения задачи трансляции изображения с непарными тренировочными данными. (CycleGan)

Pix2Pix

Pix2Pix — это попытка решения задачи трансляции изображений с помощью глубоких сверточных нейронных сетей.

Архитектура

Пример процесса обучения генератора и дискриминатора для Pix2Pix.

Pix2Pix реализует архитектуру условных порождающих состязательных сетей (англ. CGAN), где для генератора взята U-Net-основанная архитектура, а для дискриминатора используется сверточный классификатор PatchGAN, который штрафует структуру только в масштабе 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, [math]G: \{x,z\} \to y[/math].
В генератор Pix2Pix работает похожим 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.

Дискриминатор

Архитектура PatchGAN дискриминатора.

PatchGAN дискриминатор — это тип дискриминатора для генеративных состязательных сетей, который штрафует структуру на уровне локальных фрагментов (патчей).
Дискриминатор PatchGAN пытается определить, является ли каждый фрагмент размера [math]N\times N[/math] изображения настоящим или поддельным. Этот дискриминатор сверточно запускается по изображению, усредняя все ответы, чтобы посчитать окончательный результат [math]D[/math].
Проще говоря, для каждого фрагмента определяется матрица классификаций, где все значения находятся в промежутке [math][0,1][/math], где [math]0[/math] — подделка. Проходясь сверткой, в итоге получаем конечную матрицу классификаций. Таким образом, для поддельного изображения от генератора PatchGan должен попытаться вывести матрицу всех нулей.
Интересно также, что [math]N[/math] 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.
Такой дискриминатор эффективно моделирует изображение как Марковское случайное поле, предполагая независимость между пикселями, разделенных диаметром более одного фрагмента.

См. также

• Компьютерное зрение
• Generative Adversarial Nets (GAN)
• Сверточные нейронные сети
• Сегментация изображений

Источники информации

• Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
• High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
• Learning image-to-image translation using paired and unpaired training samples
• Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
• Apply Generative Adversarial Networks (GANs) — Coursera