Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 간단 논문 리뷰 (CycleGAN)

Abstract

unpaired한 data set으로 학습이 가능한 image-to-image translation model 제안
content 정보를 유지한채 domain정보만 바꿈
cycle-consistent loss를 제안하여 다양한 task에서 좋은 성능을 보임

Method

CycleGAN은 G(x)가 다시 원본 이미지 x로 복원될 수 있도록 함
-> 이미지의 content는 보존, style 특징만 바뀜
이를 위해 두개의 G:X->Y, F:Y->X translator를 사용 (G와 F는 역함수 관계)
목표는 F(G(x)) = x, G(F(y)) = y 이다.