[论文笔记 GAN] 2017 ICCV CycleGAN阅读

Abstract CycleGAN 是Berkeley AI Research (BAIR) laboratory, UC Berkeley发表在ICCV2017上的工作, 传统的GAN都是单向的, 论文首先提出了GAN inverse 构建功能, 即将生成的假图, 重建回原图的风格. Contents 之前的工作考虑的都是在训练集中, 训练样本和label中的物体都是匹配好的, 但是在真实生活中

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