SPADE模块阅读

解读链接：SPADE 论文阅读–Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization
https://zhuanlan.zhihu.com/p/61457287
其中复习一下：

BN：是对所有样本的每个通道进行归一化
LN：是对每个单独的样本的所有特征进行归一化
IN：是对每个样本的每个通道的特征图进行归一化
可以将这些归一化方法分为两类：
1）无约束的归一层（Unconditional normalization layers）：比如BN、LN、GN，因为他们的计算不需要额外的数据，也就是说这种归一化跟输入数据无关。
2）有约束的归一层 (Conditional normalization layers)：比如AdaIN，需要额外的数据计算，比如在风格转换中，AdaIN需要风格图像的均值和方差，这里风格图像就是额外的数据。

SPADE——SPatially-Adaptive DEnomalization 空间自适应去归一化示意图

Loss部分学习：

https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/90749274

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