生成对抗网络图像处理工具

饭人，干饭魂，干饭都是人上人"。

此GAN饭人非彼干饭人。本文要讲的GAN是Goodfellow2014提出的生成产生对抗模型，即Generative Adversarial Nets。那么GAN到底有什么神奇的地方?

常规的深度学习任务如图像分类，目标检测以及语义分割或者实例分割，这些任务的结果都可以归结为预测。图像分类是预测单一的类别，目标检测是预测bbox和类别，语义分割或者实例分割是预测每个像素的类别。而GAN是生成一个新的东西如一个图片。

GAN的原理用一句话来说明：

•  通过对抗的方式，去学习数据分布的生成式模型。GAN是无监督的过程，能够捕捉数据集的分布，以便于可以从随机噪声中生成同样分布的数据

GAN的组成：判别式模型和生成式模型的左右手博弈

•  D判别式模型：学习真假边界，判断数据是真的还是假的
•  G生成式模型：学习数据分布并生成数据

  .1 cycleGAN简介

  cycleGAN本质上和GAN是一样的，是学习数据集中潜在的数据分布。GAN是从随机噪声生成同分布的图片，cycleGAN是在有意义的图上加上学习到的分布从而生成另一个领域的图。cycleGAN假设image-to-image的两个领域存在的潜在的联系。

  众所周知，GAN的映射函数很难保证生成图片的有效性。cycleGAN利用cycle consistency来保证生成的图片与输入图片的结构上一致性。我们看下cycleGAN的结构：
  

（编辑：莆田站长网）

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