CycleGAN

CycleGANはGANを発展させて、二つの画像のテーマ(ドメイン)の間を変換できるようにした技術.

ネットワーク構造、学習する訓練データが特徴的になっています。 ネットワーク構造 下の図にあるような特徴的な形をしています。 作られた画像か本物の画像かを判別するDの学習では、 ・本物Aの画像 ・本物BをAに変換した画像 ・本物AをBに変換した画像をAに変換した画像 が入力となるため、二つのGは上記の二回の変換をしてもDを騙せるように学習しなくてはならなくなります。 学習する訓練データ 一般的な画像変換をする学習では、入力画像と変換した結果としての正解画像を訓練データとします。しかし、CycleGANでは、あるテーマのグループから一つを入力画像として別のテーマのグループに変換できているかを学習させるだけなので、対応画像は用意されていません。