1. GAN简介

"干饭人，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

GAN经典的loss如下（minmax体现的就是对抗）

2. 实战cycleGAN 风格转换

了解了GAN的作用，来体验的GAN的神奇效果。这里以cycleGAN为例子来实现图像的风格转换。所谓的风格转换就是改变原始图片的风格，如下图左边是原图，中间是风格图（梵高画），生成后是右边的具有梵高风格的原图，可以看到总体上生成后的图保留大部分原图的内容。

2.1 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Cy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：

特点总结如下：

 两路GAN：两个生成器[ G：X->Y , F：Y->X ]  和两个判别器[Dx, Dy], G和Dy目的是生成的对象，Dy（正类是Y领域）无法判别。同理F和Dx也是一样的。  cycle consistency：G是生成Y的生成器， F是生成X的生成器，cycle consistency是为了约束G和F生成的对象的范围，  是的G生成的对象通过F生成器能够回到原始的领域如：x->G(x)->F(G(x))=x

对抗loss如下：

2.2 实现cycleGAN

2.2.1 生成器

从上面简介中生成器有两个生成器，一个是正向，一个是反向的。结构是参考论文Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution: Supplementary Material。大致可以分为：下采样 + residual 残差block + 上采样，如下图（摘自论文）：

实现上下采样是stride=2的卷积， 上采样用nn.Upsample：

# 残差block  class ResidualBlock(nn.Module): cl     def __init__(self, in_features):          super(ResidualBlock, self).__init__()          self.block = nn.Sequential(              nn.ReflectionPad2d(1),              nn.Conv2d(in_features, in_features, 3),              nn.InstanceNorm2d(in_features),       eG;       nn.ReLU(inplace=True),              nn.ReflectionPad2d(1),              nn.Conv2d(in_features, in_features, 3),              nn.InstanceNorm2d(in_features),          )      def forward(self, x):          return x + self.block(x) class ANGeneratorResNet(nn.Module):      def __init__(self, input_shape, num_residual_blocks):          super(GeneratorResNet, self).__init__()          channels = input_shape[0]          # Initial convolution block          out_features = 64          model = [           生成   nn.ReflectionPad2d(channels),              nn.Conv2d(channels, out_features, 7),              nn.InstanceNorm2d(out_features),              nn.ReLU(inplace=True),          ]          in_features = out_features          # Downsampling     &n对抗bsp;    for _ in range(2):              out_features *= 2              model += [                  nn.Conv2d(in_features, out_features, 3, stride=2, padding=1),                  nn.InstanceNorm2d(out_features),          网络;        nn.ReLU(inplace=True),              ]              in_features = out_features         # Residual blocks          for _ in range(num_residual_blocks):              model += [ResidualBlock(out_features)]          #&nbs图像p;Upsampling          for _ in range(2):              out_features //= 2              model += [                  nn.Upsample(scale_factor=2),                  nn.Conv2d(in_features, out_features, 3, stride=1, padding=1),   &处理nbsp;              nn.InstanceNorm2d(out_features),                  nn.ReLU(inplace=True),              ]              in_features = out_features          # Output layer          model += [nn.ReflectionPad2d(channels), nn.Conv2d(out工具_features, channels, 7), nn.Tanh()]          self.model = nn.Sequential(*model)      def forward(self, x):          return self.model(x) 

2.2.2 判别器

传统的GAN 判别器输出的是一个值，判断真假的程度。而patchGAN输出是N*N值，每一个值代表着原始图像上的一定大小的感受野，直观上就是对原图上crop下可重复的一部分区域进行判断真假，可以认为是一个全卷积网络，最早是在pix2pix提出（Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks）。好处是参数少，另外一个从局部可以更好的抓取高频信息。

class Discriminator(nn.Module):      def __init__(self, input_shape):    &nCybsp;     super(Discriminator, self).__init__()          channels, height, width = input_shape          # Calculate output shape of image discriminator (PatchGAN)         self.output_shape = (1, height // 2 ** 4, width // 2 ** 4)          def discriminator_block(in_filters, out_filters, normalize=True): &nclbsp;            """Returns downsampling layers of each discriminator block"""              layers = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 4, stride=2, padding=1)]              if normalize:                  layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_filters))          eG;    layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))              return layers          self.model = nn.Sequential(              *discriminator_block(channels, 64, normalize=False),              *discriminator_block(64, 128),              *discriminator_block(128, 256), &nANbsp;            *discriminator_block(256, 512),              nn.ZeroPad2d((1, 0, 1, 0)),             nn.Conv2d(512, 1, 4, padding=1)          )      def forward(self, img):          return self.model(img) 

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