论文阅读《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》

这是一篇风格迁移领域比较出色的文章，他的亮点在于没有采用以前的成对图像进行训练学习映射之后才能进行的风格迁移，而是使用了GAN网络进行一个图像域到另一个图像域的学习，这样就无需大量成对图像的学习。同时为了保证图像映射的正确性，GAN网络采用了循环结构，即从X->Y迁移之后，还要进行Y->X的迁移，在循环训练的过程中完成风格的迁移任务。 1.Introduction 风格迁移任务其实可以更广泛地描述

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