典型文献
基于显著性目标检测网络的面部属性编辑方法
文献摘要：
针对面部属性编辑方法存在生成图像视觉效果差和图像多样性少的问题,提出了在Trans-GAN的基础上融合显著性目标检测网络(U2-Net)的面部属性编辑方法.首先,该方法在Trans-GAN的基础上融合U2-Net特征提取器作为编码器结构,提高网络对面部空间信息的提取能力;其次,Trans-GAN采用两级鉴别器,使得网络能在原始图像上捕获更多的细节信息和语义信息,生成细粒度的面部属性;最后,提出一种数据增样方式(CAR),该数据增样方式能在丰富原有数据集的同时增加面部图像属性多样性.在CelebAMask-HQ原始数据集上验证表明,与现有面部属性编辑方法相比,提出的方法不仅能准确的编辑细粒度属性区域,而且能大幅度提高面部图像质量.
文献关键词：
面部属性编辑;U2-Net;生成对抗网络;编码器
中图分类号：
作者姓名：
项家伟;王伟
作者机构：
西安工程大学 西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]项家伟;王伟-.基于显著性目标检测网络的面部属性编辑方法)[J].国外电子测量技术,2022(05):1-8
A类：
面部属性编辑
B类：
显著性目标检测,目标检测网络,编辑方法,成图,视觉效果,和图像,Trans,GAN,U2,Net,编码器,空间信息,两级,鉴别器,原始图像,细节信息,语义信息,细粒度,CAR,面部图像,CelebAMask,HQ,原始数据,大幅度提高,图像质量,生成对抗网络
AB值：
0.278418
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