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Implicit pairs for boosting unpaired image-to-image translation

Visual Informatics 2020年第4期4卷 50-58页

作者： yiftach ginger Dov Danon Hadar Averbuch-Elor Daniel Cohen-Or Tel Aviv University Israel

In image-to-image translation the goal is to learn a mapping from one image domain to *** the case of supervised approaches the mapping is learned from paired ***,collecting large sets of image pairs is often either prohibitively expensive or not *** a result,in recent years more attention has been given to techniques that learn the mapping from unpaired *** our work,we show that injecting implicit pairs into unpaired sets strengthens the mapping between the two domains,improves the compatibility of their distributions,and leads to performance boosting of unsupervised techniques by up to 12%across several *** competence of the implicit pairs is further displayed with the use of pseudo-pairs,i.e.,paired samples which only approximate a real *** demonstrate the effect of the approximated implicit samples on image-to-image translation problems,where such pseudo-pairs may be synthesized in one direction,but not in the *** further show that pseudo-pairs are significantly more effective as implicit pairs in an unpaired setting,than directly using them explicitly in a paired setting.

关键词： Generative adversarial networks Image-to-image translation Data augmentation Synthetic samples

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