CycleGAN图像风格迁移互换¶

 模型简介

CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络，来自论文 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 。该模型实现了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。

该模型一个重要应用领域是域迁移(Domain Adaptation)，可以通俗地理解为图像风格迁移。其实在 CycleGAN 之前，就已经有了域迁移模型，比如 Pix2Pix ，但是 Pix2Pix 要求训练数据必须是成对的，而现实生活中，要找到两个域（画风）中成对出现的图片是相当困难的，因此 CycleGAN 诞生了，它只需要两种域的数据，而不需要他们有严格对应关系，是一种新的无监督的图像迁移网络。

数据集

本案例使用的数据集里面的图片来源于ImageNet，该数据集共有17个数据包，本文只使用了其中的苹果橘子部分。图像被统一缩放为256×256像素大小，其中用于训练的苹果图片996张、橘子图片1020张，用于测试的苹果图片266张、橘子图片248张。

这里对数据进行了随机裁剪、水平随机翻转和归一化的预处理，为了将重点聚焦到模型，此处将数据预处理后的结果转换为 MindRecord 格式的数据，以省略大部分数据预处理的代码。

训练结果：