[論文筆記 GAN] 2017 ICCV CycleGAN閱讀

Abstract CycleGAN 是Berkeley AI Research (BAIR) laboratory, UC Berkeley發表在ICCV2017上的工作, 傳統的GAN都是單向的, 論文首先提出了GAN inverse 構建功能, 即將生成的假圖, 重建回原圖的風格. Contents 之前的工作考慮的都是在訓練集中, 訓練樣本和label中的物體都是匹配好的, 但是在真實生活中

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