ICCV 2017 の Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks を読んだ
またもひさびさに書くことになってしまっている・・・。もう年度末ですがあけましておめでとうございます。今年も ciela をよろしくお願いいたします。
今年も引き続き頑張ってブログ書いていく所存ですので頑張って読んでください。ポエムもちゃんと書かないとなぁ・・・。
つーわけで今年一発目は昨年の ICCV 2017 採択の所謂 CycleGAN 論文を読んで社内論文読み会で発表するために資料化したので公開しときます。
プロジェクトサイトはこちら。
見てくれの結果が面白く、上のリンク見るだけで何やってるかはだいたい把握できると思います。互いのデータセットをノーマル GAN でいうところのノイズのように取り扱うことで、データをそれぞれ交換しつつ差異を学習していくアルゴリズムとなっています。
CycleGAN は僕も業務で利用してみたのですが教師データいらずなので学習データの準備がクソ楽でした。いろいろタスクによって損失変えると面白そうなので応用していつか何か公開出来たらいいなぁ。