pix2pix与CycleGAN的网络结构（by_xiaojian）

标签：output   .com   get   network   lan   nbsp   生成   输入   inpu   

pix2pix：Image-to-image translation with conditional adversarial networks，2017 CVPR，一些链接：1，2，3，pytorch，tensorflow

CycleGAN：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks，2017 ICCV，一些链接：1，

以上两篇论文都是用GANs解决图像到图像翻译的问题，将域A的图像input转换为input在域B中的图像targert(output)，如下图所示的形式。

一、pix2pix（根据该程序-affinelayer/pix2pix-tensorflow）

判别器D的网络结构：

 D的输入是图像对的形式：判断真的输入是（input，target）；判别假的输入是（input，output），output为input由G生成的图像。所以D中张量shape的变化过程是：

2x[batch，h，w，in_c]→[batch，h，w，2xin_c]→[batch，30，30，1]。具体结构如下图（以对假的判别为例）：

pix2pix与CycleGAN的网络结构（by_xiaojian）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lab210/p/10775586.html