Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Image-to-Image Translation

388 평가 기록 62 datasets

Image-to-Image Translation is a task in computer vision and machine learning where the goal is to learn a mapping between an input image and an output image, such that the output image can be used to perform a specific task, such as style transfer, data augmentation, or image restoration.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DCF
MIoU (13 classes): 75.9MIoU (16 classes): 69.3
논문 코드
HRDA + PiPa
mIoU (13 classes): 74.8
논문 코드
DP-SIMS (ConvNext-L)
mIoU: 76.3FID: 38.2
논문 -
DP-SIMS (ConvNext-L)
mIoU: 54.3FID: 22.7
논문 -
DP-SIMS (ConvNext-XL)
FID: 13.3
논문 -
DP-GAN
mIoU: 40.4FID: 45.8
논문 코드
IXI
ResViT
PSNR: 35.71 ± 1.77
논문 코드
UniGAN
SSIM: 0.5366KL: 2.6PSNR: 22.8223SD: 19.8276
논문 코드
StarGAN v2
FID: 13.73LPIPS: 0.428
논문 코드

데이터셋

62개

논문

라이브러리

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