概念

马尔可夫判别器（PatchGAN）是判别模型的一种

基于CNN的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。

马尔可夫判别器则是不一样，

直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n*n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为True/False的输出

。

事实上，输出矩阵中的每一个输出，代表着原图中一个感受野，对应了原图的一片（patch），而具有这样结构的GAN被称为PatchGAN。

优点和应用

目前来看，

在图像风格迁移领域中

，我们这里沿用Gatys论文中关于风格迁移的想法，

即风格迁移分为两部分：内容部分和纹理部分

。

• 内容部分是指生成图像和原图像在内容（语义）上的相似性；

• 纹理部分是指生成图像和目标图像在纹理上的相似性。

马尔可夫判别器对于风格迁移中的超高分辨率、图片清晰化有一定的

高分辨率、高细节的保持

。

目前，马尔可夫判别器用于Pix2Pix和CycleGAN等GAN网络中。