Unpaired Image-to-Image Translation using Generative adversarial network

Abstract

Mathematics is a science that started with the humankind, and the science of probability and statistics is the foundation behind the neural networks aka machine learning field is a very important field in mathematics. Machine learning is one of the most important fields nowadays, it’s an open research field for everyone, discussing machine learning and applying its algorithms to have better results. Deep learning is a new field of Machine learning that started in the 2000’s, as it has many different subjects like computer vision, natural language processing etc. my project is taking the computer vision field under concern, as we generate photos out of other ones by style, by pervious work of generative adversial network that generates images out of random values of data and unpaired image to image translation , cycle consistency and neural styler transfer which is generating an image by another image’s style , all of those backgrounds support the unpaired image to image translation using cycle consistent adversial networks idea. We're trying to make a model that can generate normal photos from photos that are styled by famous artists and vice verca, we're creating the model using deep learning libraries such as TensorFlow. الرياضيات هي علم بدأ منذ بدايه التاريخ ، وعلم الاحتمالات و الإحصاء هو اساس تعلم اﻻله اوالشبكات العصبيه او المعقده هو فرع مهم جدا في الرياضيات. تعلم اﻻله من اهم المجالات في يومنا الحالي ، أنه قابل للبحث العلمي المستمر يستطيع اي شخص أن ينضم اليه ،كي يناقش محتواه و يطبق الخوارزميات حتى نصل لنواتج افضل. التعلم العميق هو مجال جديد في تعلم الاله بدأ تطبيقه في اﻻلفينات ويدعم كثير من المجالات مثل الرؤيه الحاسب ، ومعالجه اللغه الطبيعيه..الخ. مشروع تخرجي يأخذ رؤيه الحاسب في الحسبان ، حيث أنني أستحدث صور بطريقه صور اخرى ،كصور طبيعيه نحولها لصور طبيعيه مرسومه باسلوب فنان تشكيلي مثل فان جوخ علي سبيل المثال وهذا تطوير لنقل الصوره لصوره اخرى ولكنهم ليسوا على عﻻقه ببعض ، والتناسق الدائري و التغيير في اﻻسلوب الشبكي. كل هذه الخلفيات تدعم استحداث التناسق الدائري لصور غير مترابطه ولذا نحن نحاول لبناء نموذج يستطيع توقع و استحداث صور عاديه من صور مرسومه من فنانين والعكس صحيح باستحدام التعلم العميق