The Contextual Loss for Image Transformation with Non-Aligned Data 论文学习
针对图像变换问题训练的前馈CNN依赖于测量生成的图像和目标图像之间的相似性的损失函数。大多数常见的损失函数假设这些图像在空间上对齐并在相应位置比较像素。然而，对于许多任务，对齐的训练对图像将不可用。Contextual Loss 是本文提出的一种不需要对齐的，为这类问题提供了简单有效的方法。 论文指出，利用Contextual Loss出色的完成了，单帧图
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