Sem-GAN

Sem-GAN: Semantically-Consistent Image-to-Image Translation

Preparation CycleGANで、あるdomainAとあるdomainBでの変換をするとき，
１． セグメンテーション用のネットワークでdomainAの画像でセグメンテーションのネットワークをトレーニングし，そこのcheckpointsのlatset.pthを本コードのpretrainedのdomainAにいれる．
2. domainBについても同様にする．
3. Train
4. Test

Note: I'm not the author of this paper.
If you use this program, please make sure to review the code yourself.

Training

python train.py --dataset_name dataset_name

Test

python test.py --dataset_name dataset_name

#dataset_name is a dataset name you use.

ただ，今回の実装ではbasicなCycleGANよりクオリティは落ちたように感じました．
basicなCycleGANはここから試せます。