一、Domain Adaptation 简述
Domain Adaptation是机器学习和计算机视觉领域的一个研究分支，主要处理如何将在一个领域（源域）上学习到的知识或模型，有效地应用到另一个不同但相关的领域（目标域）。由于源域和目标域的数据分布可能存在较大的差异，直接应用源域模型到目标域可能会导致性能下降。因此，Domain Adaptation的目标是找到一种方法，减小源域和目标域之间的差异，使得模型在目标域上也能取得较好的性能，这里介绍使用过的一种经典算法pix2pix ，出自《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》
二、pix2pix模型
文章链接
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1703.1059
效果图如下：
2.1. 网络结构与训练过程
2.1.1 生成器网络：
生成器G网络采用了U-Net结构，作者认为图像的底层特征同样重要，相比于原始的encoder-decorder结构，增加了跳连部分，使低频信息可以更多的传递到输出；下图为原始的Unet结构；
2.2.2 判别器网络：
判别器D网络要输入成对的图像，类似于cGAN,如果G(x)和x是对应的，对于生成器来说希望判别为1；如果G（x）和x不是对应的，对于生成器来说希望判别器判别为0；
与之不同的是作者提出了"PatchGAN"的概念，PatchGAN是对图片中的每一个N×N的小块（patch）计算概率，然后再将这些概率求平均值作为整体的输出，这样的结果往往是通过卷积层来达到的，因为逐次叠加的卷积层最终输出的这个N x N 的矩阵，其中的每一个元素，实际上代表着原图中的一个比较大的感受野；
这样设计的优点是：PatchGAN具有更少的参数，比分类整个图像要运行更快；
2.2.3 损失函数
条件Gan的优化目标为：
pix2pix沿用了上述目标函数，但是判定器不观察X；
pix2pix 将GAN目标与更传统的损失混合,同时增加了L1-loss，因为L1可以减少模糊；
最终的loss函数为：
不同loss的比较效果：
三、总结
pix2pix是基于深度学习的图像到图像翻译模型，在图像风格转换、图像修复、图像增强等多个方面都有广泛的应用。通过理解它们的原理和网络结构，我们可以更好地应用这些模型来解决实际问题；
四、pytorch代码实现参考
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
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