সাইকেলগান আনপেয়ারড অনুবাদ

It matters because collecting paired training data is often impossible, and CycleGAN unlocks style transfer for messy real-world datasets.

2017 সালে Zhu, Park, Isola, এবং Efros দ্বারা প্রবর্তিত, CycleGAN জোড়াবিহীন ইমেজ-টু-ইমেজ অনুবাদকে মোকাবেলা করে। সবচেয়ে আগের পদ্ধতিতে (যেমন pix2pix) সঠিক জোড়ার প্রয়োজন ছিল: একটি ফটো এবং একটি স্কেচ হিসাবে একই দৃশ্য। CycleGAN দুটি জেনারেটর (G ডোমেইন A কে B তে রূপান্তর করে, F B কে A তে রূপান্তর করে) এবং দুটি বৈষম্যকারী যা প্রতিটি ডোমেনে বাস্তবতাকে বিচার করে ব্যবহার করে সেই প্রয়োজনীয়তা দূর করে। যুগান্তকারী হল চক্র-সংগতি হারানো: আপনি যদি একটি ঘোড়ার ছবি একটি জেব্রাতে অনুবাদ করেন এবং এটিকে আবার অনুবাদ করেন, তাহলে আপনার আসল ঘোড়াটি পুনরুদ্ধার করা উচিত। এই সীমাবদ্ধতা জেনারেটরকে নির্বিচারে আউটপুট উদ্ভাবন করতে বাধা দেয় এবং অর্থপূর্ণ, বিষয়বস্তু-সংরক্ষণকারী ম্যাপিংগুলিকে বাধ্য করে। এটি বিখ্যাতভাবে গ্রীষ্মের ল্যান্ডস্কেপকে শীতে পরিণত করে, মোনেট পেইন্টিংগুলিকে ফটোতে এবং আপেলকে কমলাতে পরিণত করে, সবই দুটি সম্পর্কহীন চিত্রের স্তূপ থেকে শিখেছে।