CycleGAN实现MNIST与SVHN风格迁移

0. 前言

我们已经学习了 CycleGAN 的基本原理，并展示了 CycleGAN 在图像转换中的应用。在本节中，我们将处理一个更具挑战性的任务。假设以灰度 MNIST 手写数字作为源数据，并希望借鉴 SVHN 数据集(作为目标数据)的风格特征。下图展示了两个域中的样本数据：

1. 代码实现

我们可以复用跨域生成对抗网络一节的 CycleGAN 构建和训练函数来实现风格迁移。唯一区别在于需要增加加载 MNIST 和 SVHN 数据的功能。
该 CycleGAN 结构与跨域生成对抗网络一节相同，唯一区别是鉴于两个域存在显著差异，我们采用了大小为 5 的卷积核。实现 MNIST 与 SVHN 间跨域风格迁移的 CycleGAN：

def mnist_cross_svhn(g_models=None):model_name = 'cyclegan_mnist_svhn'batch_size = 64train_steps = 100000patchgan = Truekernel_size = 5postfix = ('%dp' % kernel_size) if patchgan else ('%d' % kernel_size)data,shapes = mnist_svhn_utils.load_data()source_data,_,test_source_data,test_target_data = datatitles = ('MNIST predicted source images.','SVHN predicted target images.','MNIST reconstructed source images.','SVHN reconstructed target images.')dirs = ('mnist_source-%s' % postfix,'svhn_target-%s' % postfix)#generate predictedif g_models is not None:g_source,g_target = g_modelsother_utils.test_generator((g_source,g_target),(test_source_data,test_target_data),step=0,titles=titles,dirs=dirs,show=True)return#build the cycleganmodels = build_cyclegan(shapes,'mnist-%s' % postfix,'svhn-%s' % postfix,kernel_size=kernel_size,patchgan=patchgan)# patch size is divided by 2^n since we downscaled the input# in the discriminator by 2^n (ie. we use strides=2 n times)patchgan = int(source_data.shape[1])params = (batch_size,train_steps,patchgan,model_name)test_params = (titles,dirs)#train the cyclegantrain_cyclegan(models,data,params,test_params,other_utils.test_generator)

使用以下命令启动模型训练：

$ python cyclegan.py -m

2. 生成结果

模型训练完成后，可以使用以下命令执行模型测试

$ python cyclegan.py --mnist_svhn_g_source=cyclegan_mnist_svhn-g_source.h5 --mnist_svhn_g_target=cyclegan_mnist_svhn-g_target.h5

测试集中 MNIST 数字向 SVHN 风格转换的结果如下图所示。生成图像虽具有 SVHN 的风格特征，但数字形态并未完全转换。例如数字 3、1 经过 CycleGAN 风格化处理后，仍保留了原始数字的基本形态。而数字 9、6 的风格化结果出现了显著变化：未使用 PatchGAN 的 CycleGAN 将其转换为了 0、6，而采用 PatchGAN 的 CycleGAN 则生成了 0、65 等混合形态：

反向循环的转换结果如下图所示。目标图像来自 SVHN 测试数据集。生成图像虽具有 MNIST 的风格特征，但数字识别结果存在偏差。例如第一行中，数字 5、2 和 210 在未使用 PatchGAN 的 CycleGAN 中被风格化为 7、7、8，而在采用 PatchGAN 的版本中则被转换为 3、3、1：

下图展示了 CycleGAN 在前向循环中重建 MNIST 数字的效果。重建后的 MNIST 数字与原始源数字几乎完全相同：

下图则呈现了 CycleGAN 在反向循环中重建 SVHN 数字的表现：

多数目标图像得以重建，部分数字保持高度一致，也有部分数字在风格保留的情况下发生转换。

3. 标签翻转问题

在 MNIST 向 SVHN 的转换过程中出现的源域数字被转换为目标域不同数字的现象，被称为标签翻转。尽管 CycleGAN 的预测结果满足循环一致性，但未必保证语义一致性，数字的原始语义含义在转换过程中出现了丢失。
为解决这一问题，Hoffman 提出了一种改进的 CycleGAN 模型——循环一致对抗域自适应 (Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation, CyCADA)。其核心改进在于引入额外的语义损失项，确保预测结果不仅满足循环一致性，同时保持语义一致性。