pytorch 图像分割的交并比_级联多对抗的LAPGAN（二）pytorch实现

上文“级联别多对抗的LAPGAN（一）原理分析”中对LAPGAN【1】的理论进行了介绍，本文将使用pytorch进行代码实现。由于其采用拉普拉斯金字塔与高斯金字塔结合并需要训练多个GAN网络的方式比较复杂，同时生成图像的质量也远不及当今的GAN网络，所以本文仅仅编写了其网络结构对应的代码，没有进行训练或者测试，其网络整体结构如下：

按照上图所示，需要实现的网络包含4个生成器G0、G1、G2和G3，以及4个判别器D0、D1、D2和D3，下面对其实现进行分析。

一、生成器实现

生成器G3的输入仅有噪声数据，而其余生成器输入既有噪声又有图像，所以G3和其余生成器的实现是不同的，下面分别进行讨论：

1.1 顶层生成器G3

上图并没有给出最顶层输入为噪声数据的生成器（G3）结构图，按照网上的复现版本【2】，输入为噪声数据的网络可以是全连接网络，输入为100维的噪声，输出为8x8x3的图像：

lass

其中初始化参数z_dim表示噪声维度，out_width表示输出图像的长宽。

1.2 生成器G0、G1、G2

在LAPGAN论文的补充材料中提供的结构图如下：

从上图中左边可以看出生成器G的输入是4通道数据，由3个颜色通道（图像）和1个噪声通道组成。生成器G的输出为拉普拉斯金字塔中的一层，表示高分辨率图像和低分辨率图像之间的差异。

除了顶层生成器G3由于输入为噪声数据所以采用全连接以外，其余的生成器均为全卷积网络，采用卷积+激活的方式构建中间各层。激活函数选择ReLU，中间层的通道数为128。其中G2输出图像尺寸为16x16，G1输出图像尺寸为32x32，G3输出图像尺寸为64x64。它们结构相同，以G2为例代码如下：

class

二、判别器实现

判别器D结构如下图所示：

从上图中可以看出判别器D的输入为拉普拉斯金字塔中的某层或者生成的差异图，与高斯金字塔某层的上采样图片进行拼接，D的输出为二分类输出。判别器的情况和生成器类似，这里仅以判别器D2为例。D2的输入是拉普拉斯金字塔存储的差异图和上采样图的和，即D2输入3个通道；D2的中间层通道数是128，中间各层的构建方式为Conv+ReLU，最后使用全连接层+sigmoid做分类。D2代码实现如下：

class

上述代码中in_dim表示输入通道数，in_width表示输入图片的长和宽。

三、总结

LAPGAN作为早期的生成对抗网络模型，它的效果虽然没有今天各种GAN网络那么优秀，但是它的级联思想绝对是具有非常重要的意义的，后续会分析一些类似的级联网络或者是多阶段生成网络。

参考：

【1】Denton E L, Chintala S, Fergus R. Deep generative image models using a laplacian pyramid of adversarial networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2015: 1486-1494.

【2】https://github.com/AaronYALai/Generative_Adversarial_Networks_PyTorch

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