Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses 笔记

概述    这是一篇cvpr2018的oral文章，是在无监督的情况下的情况对给定的图片和姿势生成新的图片，由于训练集的图片不是成对出现的（无监督），所以他借用了cycleGAN的思想，生成器一方面生成新的姿势图片，另一方面将其生成回原来的样子，而loss也由三部分组成，除了判别器的adversial loss外，还有姿势回归器的pose loss和特征提取器的identity loss. 方法

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