标题“DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation”指的是一个名为DualGAN的算法，它采用无监督学习的方法来处理图像到图像的转换任务。DualGAN的核心思想是在两个不同的图像域之间训练图像转换器，不需要成对的标注数据，而是通过两组未标记的图像集来进行学习。
描述部分首先回顾了条件生成对抗网络（GANs）在跨域图像转换领域取得的进展。然而，这些方法通常需要大量的成对标记图像来训练，而这种标记既昂贵又不实际，尤其在数据量巨大时更是如此。因此，文章提出了一种受到自然语言翻译中双学习概念启发的新机制，即Dual-GAN机制。这一机制允许从两个不同域的未标记图像集训练图像转换器。在DualGAN的架构中，原始GAN学习将图像从域U转换到域V的图像，而对偶GAN则学习执行相反的任务。原始任务和对偶任务共同形成一个闭合环路，使得可以从任一域翻译图像，然后重建原始图像。这样，一个考虑到图像重建误差的损失函数可以用来训练翻译器。
DualGAN与传统方法的比较表明，使用无标签数据，DualGAN在多个图像转换任务上相较于单个GAN取得了显著的性能提升。对于一些任务，DualGAN甚至能够达到或略超过在完全标注数据上训练的传统条件GAN的结果。
标签中的“Unsupervised”表明整个学习过程不需要对图像进行显式的标记或监督，这对于自动化学习和减少人工标注成本来说是非常重要的。
在具体内容中，文章作者提出了一个抽象的概念，即通过无监督的双学习来训练图像到图像的翻译器。这是基于双学习的概念，该概念在自然语言翻译任务中已被证明是有效的。文章进一步解释了DualGAN的工作原理，即通过两个领域之间的未标记图像集训练两个GAN模型，分别学习如何将图像从一个领域转换到另一个领域，并且能够逆向操作。利用这种循环转换和重建的方式，可以实现有效的无监督学习，并在多个图像转换任务中取得了良好的效果。
这种利用未标注数据的方法尤其适用于那些获取大量标注数据困难或者成本过高的领域。通过无监督学习，DualGAN能够为图像转换任务提供一种新的解决方案，这不仅减少了对大量标注数据的依赖，还能够在某些情况下与传统的基于标注数据的模型相媲美，甚至在某些情况下表现更佳。
文章还提到了机器学习、特别是深度学习在图像处理和计算机视觉任务中的应用，比如图像分割、风格化和抽象。这些任务可以被视为图像到图像转换问题，它们将一个对象或场景的某种视觉表示转换为另一种。传统上，由于任务本身的差异性，这些任务往往被单独处理。不过，近年来通用端到端深度学习框架的发展，尤其是利用全卷积网络（FCNs）和条件生成对抗网络（cGANs），使得这些任务可以用统一的方法处理。在这些通用方法的发展过程中，它们都是监督学习，并且使用了大量的标注和匹配图像对进行训练。DualGAN的出现为解决这些问题提供了新的途径，即通过无监督学习来实现图像到图像的转换。
