CycleGAN網路結構詳解

一、CycleGAN網路結構圖

CycleGAN是一種無監督學習的網路結構，常用於圖像轉換任務，例如將馬轉換成斑馬，或將夏天的照片轉換成冬天的照片。下面是CycleGAN的網路結構圖：

                                           X  ->           G(X)          ->  Y'
                                           |                    |
    X   ->    D_X    ->  d         ->           |                    |
                                           Y' ->          F(Y')         ->  X''
                                           |                    |
    Y   ->    D_Y    ->  d         ->           Y   ->            G(Y)          ->  X'

在上述結構中，X和Y分別表示兩種不同的圖像類型，例如馬和斑馬。G(X)和G(Y)分別是生成器網路，用於將X轉換成Y』和將Y轉換成X』。F(Y』)是CycleGAN的另一個生成器網路，用於將Y』再次轉換成另一張圖像X』』。D_X和D_Y是判別器網路，用於判斷輸入的圖像是否為真實的。

二、CycleGAN改進網路結構

雖然CycleGAN能夠很好地完成圖像轉換任務，但是在實際應用中仍存在一些問題。例如，在轉換過程中可能出現顏色失真、圖像模糊等問題。為了解決這些問題，一些學者對CycleGAN進行了改進。下面是其中一種改進網路結構：

X                       G(X)                      H'(Y') -> D_X
|             ------------------------------->                     |
|            /                                          |
+---->    H(X)                                    X''           |
            \            ------------------------------->    |
             Y                       G(Y)                     H'(X') -> D_Y

在這個改進的網路結構中，新增了兩個網路，分別是H和H』，稱為cycle consistency network。它們的作用是在G和F之間增加一個cycle consistency loss，幫助網路更好地實現圖像轉換。同時，原來的D_X和D_Y也被分別替換成了H』(Y』)和H』(X』)，作用是判別CycleGAN網路產生的圖像，以便進行loss的更新。通過加入cycle consistency network，改進後的CycleGAN網路結構在實際應用中更加穩定、可靠。

三、CycleGAN生成網路

CycleGAN生成網路在實現圖像轉換時起著重要的作用。下面介紹一些訓練CycleGAN生成網路的方法：

1、損失函數

CycleGAN中最重要的損失函數是adversarial loss和cycle consistency loss。adversarial loss的作用是幫助生成器網路G和F模擬真實圖像，使得判別器網路D產生錯誤的判斷，從而獲得更高的分數。cycle consistency loss則實現了CycleGAN的循環一致性條件，確保數據在X->Y->X’->Y’這個循環中不會有太大的信息損失。

L(G,F,D_X,D_Y) = L_adv(G,D_Y,X,Y') + L_adv(F,D_X,Y,X') + λ * L_cyc(G,F)
L_cyc(G,F) = E[||G(F(Y)) - Y||1] + E[||F(G(X)) - X||1]

2、GAN訓練方法

CycleGAN的生成器網路和判別器網路是對抗性訓練的，在訓練過程中需要反覆更新生成器和判別器。在下面的訓練過程中，G(X)表示將X轉換成Y’的圖像，其中l_X表示判別器網路D_X對G(X)的評分，l_Y』表示F(Y’)和X的相似度。

for each epoch do
  for each batch do
     update D_X and D_Y
       l_X = D_X(X) - D_X(G(F(X)))   // 前半部分：真實性loss 
       l_Y = D_Y(Y) - D_Y(F(G(Y)))   // 前半部分：真實性loss 
       l_X' = D_X(G(X'))             // 後半部分：相似度loss 
       l_Y' = D_Y(F(Y'))
       loss_D = l_X + l_Y + l_X' + l_Y'
       backward(loss_D), update D_X and D_Y
       
    update G and F
       l_Y' = D_Y(F(Y'))             // 生成器loss
       L_cyc(G,F)
       loss_G = l_Y' + λ * L_cyc(G,F)
       backward(loss_G), update G and F

3、數據增廣技術

CycleGAN生成器網路的性能受數據集的大小和多樣性影響，因此在訓練時需要考慮如何增強數據集的多樣性。其中一種方法是使用圖像增廣技術，例如鏡面反轉、旋轉和縮放等。此外，還可以引入一些外部數據，如原始圖像的顏色分布、語義標籤等。

4、生成器網路架構

CycleGAN的生成器網路通常採用encoder-decoder架構，其中encoder用於將輸入數據編碼成一個向量，decoder則用於將該向量解碼為輸出圖像。近年來，一些學者提出了更加複雜的網路結構，例如UNet、ResNet和DenseNet等。

四、代碼實現

下面是使用TensorFlow實現的CycleGAN網路結構的代碼示例：

1、數據預處理

# 載入圖像數據集，進行數據預處理
def load_data(dataset_name):
    # 載入圖像數據集 ...
    return X_train, Y_train, X_test, Y_test

# 縮放到[-1, 1]的範圍內
def normalize(input_data):
    return (input_data / 127.5) - 1

2、生成器網路構建

# 建立encoder網路
def encoder_block(input_layer, filters, strides=2, batch_norm=True):
    layer = layers.Conv2D(filters, kernel_size=4, strides=strides, padding='same', use_bias=False)(input_layer)
    if batch_norm:
        layer = layers.BatchNormalization()(layer, training=True)
    layer = layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(layer)
    return layer

# 建立decoder網路
def decoder_block(input_layer, skip_layer, filters, strides=2, dropout_rate=0):
    layer = layers.Conv2DTranspose(filters, kernel_size=4, strides=strides, padding='same', use_bias=False)(input_layer)
    layer = layers.BatchNormalization()(layer, training=True)
    if dropout_rate > 0:
        layer = layers.Dropout(dropout_rate)(layer, training=True)
    layer = layers.ReLU()(layer)
    layer = layers.Concatenate()([layer, skip_layer])
    return layer

# 建立生成器網路
def generator(input_shape=(256, 256, 3), n_skip=2):
    input_layer = layers.Input(shape=input_shape)

    # encoder網路
    encoder_layers = []
    layer = input_layer
    for i in range(n_skip):
        filters = 64 * 2**i
        layer = encoder_block(layer, filters)
        encoder_layers.append(layer)

    # decoder網路
    decoder_layers = []
    for i in range(n_skip):
        filters = 64 * 2**(n_skip-i-1)
        if i == 0:
            layer = decoder_block(layer, encoder_layers[-i-1], filters, strides=1)
        else:
            layer = decoder_block(layer, encoder_layers[-i-1], filters)
        decoder_layers.append(layer)

    # 輸出層
    output_layer = layers.Conv2DTranspose(3, kernel_size=4, strides=2, padding='same', activation='tanh')(layer)

    # 生成器
    model = keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer])
    return model

3、判別器網路構建

# 建立判別器網路
def discriminator(input_shape=(256, 256, 3)):
    input_layer = layers.Input(shape=input_shape)

    # 先進行一次stride=2的卷積來求得圖像總的信息量
    layer = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=4, strides=2, padding='same', use_bias=False)(input_layer)
    layer = layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(layer)

    # 卷積池化，獲取圖像特徵
    layer = layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=4, strides=2, padding='same', use_bias=False)(layer)
    layer = layers.BatchNormalization()(layer, training=True)
    layer = layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(layer)

    # 卷積池化，獲取圖像特徵
    layer = layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=4, strides=2, padding='same', use_bias=False)(layer)
    layer = layers.BatchNormalization()(layer, training=True)
    layer = layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(layer)

    # 卷積池化，獲取圖像特徵
    layer = layers.Conv2D(filters=512, kernel_size=4, strides=1, padding='same', use_bias=False)(layer)
    layer = layers.BatchNormalization()(layer, training=True)
    layer = layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(layer)

    # 輸出層
    output_layer = layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(layer)

    # 判別器
    model = keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer])
    return model

4、構建CycleGAN網路

def build_cycle_gan():

# 構建生成器和判別器網路

generator_X2Y = generator(input_shape=(img_height, img_width, img_channels), n_skip=2)

generator_Y2X = generator(input_shape=(img_height, img_width, img_channels), n_skip=2)

discriminator_X = discriminator(input_shape=(img_height, img_width, img_channels))

discriminator_Y = discriminator(input_shape=(img_height, img_width, img_channels))
 # 判別器網路的訓練\優化器
 discriminator_X_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
 discriminator_Y_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
 discriminator_X.compile(optimizer=discriminator_X_optimizer, loss='mse')
 discriminator_Y.compile(optimizer=discriminator_Y_optimizer, loss='mse')
 # 生成器網路的訓練\優化器
 generator_X2Y_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
 generator_Y2X_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
 # 輸入圖像
 input_X = keras.Input(shape=(img_height, img_width, img_channels))
 input_Y = keras.Input(shape=(img_height, img_width, img_channels))
 # 圖像轉換
 fake_Y = generator_X2Y(input_X)      # X -> Y'
 fake_X = generator_Y2X(input_Y)      # Y -> X'
 # 圖像循環一致性損失
 cycle_X = generator_Y2X(fake_Y)     # Y' -> X''
 cycle_Y = generator_X2Y(fake_X)     # X' -> Y''
 # 計算生成器的損失函數
 discriminator_X.trainable = False
 discriminator_Y.trainable = False
 discriminator_loss_X = discriminator_X(fake_X)
 discriminator_loss_Y = discriminator_Y(fake_Y)
 generator_loss = (0.5 * tf.keras.losses.mean_absolute_error(input_X, fake_Y)) + \
 (0.5 * tf.keras.losses.mean_absolute_error(input_Y, fake_X)) + \
 (10 * tf.keras.losses.mean_absolute_error(input_X, cycle_Y)) + \
 (10 * tf.keras.losses.mean_absolute_error(input_Y, cycle_X))
 # 構建CycleGAN網路
 cycle_gan = keras.models.Model(inputs=[input_X, input_Y],
 outputs=[discriminator_loss_X, discriminator_loss_Y, generator
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/192927.html