【ICIP2019教程-NVIDIA】图像到图像转换，附7份PPT下载

【导读】随着深度学习的发展，尤其是GAN的出现，越来越多有趣且实用的Image-to-image（图像到图像转换，I2I）算法变得可行。本文介绍NVIDIA在ICIP 2019的I2I教程，包含7个PPT。分别对GAN、Vid2Vid进行介绍。

Image-to-image translation (图像到图像转换，I2I）任务要求基于一张输入图像来生成一张新图像。许多图像处理问题，都可以被定义为I2I问题，如超分辨率、图像修复、风格转换等。

NVIDIA在ICIP2019的教程首先介绍了Goodfellow等人提出的GAN和一些流行的GAN的变式，然后给出了I2I问题的正式定义，统一了一些符号，并将现有的工作进行了分类（有监督、半监督、多模态、小样本等）。教程对这些问题的网络设计、目标函数、训练策略、局限性等都做了一些介绍。教程还介绍了Video-to-video translation问题，该问题可以看成是I2I问题的扩展。教程讨论了一些实际的问题，如如何收集训练数据和排查故障。

教程包含了共7个PPT，内容分别为：

• 《A Short Introduction to GANs》

• 《pix2pixHD: High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs》

• 《GauGAN/SPADE Semantic Image Synthesis with Spatially Adaptive Normalization》

• 《Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation》

• 《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》

• 《Video-to-Video Translation》

• 《Few-Shot Adaptive Video-to-Video Translation》

完整PDF下载

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教程部分截图如下所示：

参考链接：

• https://github.com/mingyuliutw/icip2019-image-translation-tutorial

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