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语言翻译是大家都知道的应用。但图像作为一种交流媒介，也有很多种表达方式，比如灰度图、彩色图、梯度图甚至人的各种标记等。在这些图像之间的转换称之为图像翻译，是一个图像生成任务。

多年来，这些任务都需要用不同的模型去生成。在GAN出现之后，这些任务一下子都可以用同一种框架来解决。这个算法的名称叫做Pix2Pix，基于对抗神经网络实现。话不多说，先上一张图。

本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。

虽然论文是去年11月份的，比较古老，但作为一篇很经典的论文，值得一读。

引入

卷积神经网络, CNN 出现以来，各种图像任务都在飞速的发展。但CNN虽然能够自动学习出一些东西，仍然需要人的指导。设计对的损失函数便是其中的一种方式，对于图像翻译等图像生成任务来说，告诉CNN去学习什么非常的重要。如果告诉CNN去学习一种错误的Loss，那么也不会得到什么好的结果。以欧式距离为例，CNN学习欧氏距离就会得到一张比较模糊的图像。而对于图像翻译任务来说，我们需要让CNN学习能够输出真实的清晰的图像。

对抗框架

Pix2Pix框架基于GAN，如果对GAN没有了解，出门左转到对抗神经网络去先了解一番。

既然是基于GAN框架，那么首先先定义输入输出。普通的GAN接收的G部分的输入是随机向量，输出是图像；D部分接收的输入是图像(生成的或是真实的)，输出是对或者错。这样G和D联手就能输出真实的图像。

但对于图像翻译任务来说，它的G输入显然应该是一张图x，输出当然也是一张图y。但是D的输入却应该发生一些变化，因为除了要生成真实图像之外，还要保证生成的图像和输入图像是匹配的。于是D的输入就做了一些变动，变成了一个

损失函数

依上所述，Pix2Pix的损失函数为

为了做对比，同时再去训练一个普通的GAN，即只让D判断是否为真实图像。

对于图像翻译任务而言，G的输入和输出之间其实共享了很多信息，比如图像上色任务，输入和输出之间就共享了边信息。因而为了保证输入图像和输出图像之间的相似度。还加入了L1 Loss

那么，汇总的损失函数为

生成网络G

正如上所说，输入和输出之间会共享很多的信息。如果使用普通的卷积神经网络，那么会导致每一层都承载保存着所有的信息，这样神经网络很容易出错，因而，使用U-Net来进行减负。

上图中，首先U-Net也是Encoder-Decoder模型，其次，Encoder和Decoder是对称的。
所谓的U-Net是将第i层拼接到第n-i层，这样做是因为第i层和第n-i层的图像大小是一致的，可以认为他们承载着类似的信息。

判别网络D

在损失函数中，L1被添加进来来保证输入和输出的共性。这就启发出了一个观点，那就是图像的变形分为两种，局部的和全局的。既然L1可以防止全局的变形。那么只要让D去保证局部能够精准即可。

于是，Pix2Pix中的D被实现为Patch-D，所谓Patch，是指无论生成的图像有多大，将其切分为多个固定大小的Patch输入进D去判断。

这样有很多好处：

• D的输入变小，计算量小，训练速度快。
• 因为G本身是全卷积的，对图像尺度没有限制。而D如果是按照Patch去处理图像，也对图像大小没有限制。就会让整个Pix2Pix框架对图像大小没有限制。增大了框架的扩展性。
  

训练细节

• 梯度下降，G、D交替训练
• 使用Adam算法训练
• 在inference的时候，与train的时候一样，这和传统CNN不一样，因为传统上inference时dropout的实现与train时不同。
• 在inference的时候，使用test_batch的数据。这也和传统CNN不一样，因为传统做法是使用train set的数据。
• batch_size = 1 or 4，为1时batch normalization 变为instance normalization
  

实验评测

使用AMT和FCN-score两种手段来做评测。

• AMT，一种人工评测平台，在amazon上。
• FCN-8，使用预训练好的语义分类器来判断图片的可区分度，这是一种不直接的衡量方式。
  

Loss function实验

使用三种不同的损失函数，cGAN, L1和cGAN+L1，得到结果如下：

可以看到，只用L1得到模糊图像，只用cGAN得到的会多很多东西。而L1+cGAN会得到较好的结果。

当然普通的GAN损失函数也被尝试。只不过这个损失函数只关注生成的图像是否真实，丝毫不管是否对应。所以训练时间长了以后会导致只输出一个图像。

色彩实验

衡量了不同的损失函数下生成的图像色彩与ground truth的区别。

发现，L1有更窄的色彩区间，表明L1鼓励生成的图像均值化、灰度化。而cGAN会鼓励生成的图像有更多的色彩。

Patch对比

D是基于Patch的，Patch的大小也是一个可以调整的参数。

不同的size产生了不同的结果。1x1的patch就是基于Pixel的D，从结果上看，没带来清晰度的提升，但是却带来了更多的颜色。也证明了上一个实验的结论。

16x16的Patch已经可以达到更好的效果，但是多很多东西（一些乱七八糟的点）。70x70可以消除这些。再变大到286x286，就没有多大的效果提升了。

U-Net

U-Net中使用了skip-connection，而使用与不使用也做了对比实验

可以看到，使用普通的Encoder-Decoder导致了很大的模糊。

效果图

总结

本文将Pix2Pix论文中的所有要点都表述了出来，主要包括：

• cGAN，输入为图像而不是随机向量
• U-Net，使用skip-connection来共享更多的信息
• Pair输入到D来保证映射
• Patch-D来降低计算量提升效果
• L1损失函数的加入来保证输入和输出之间的一致性。
  

很不错，受教了