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基于多尺度密集特征融合的单图像翻译
文献摘要：
为了解决现有的单图像翻译模型生成的图像质量低、细节特征差的问题,本文提出了基于多尺度密集特征融合的单图像翻译模型.该模型首先借用多尺度金字塔结构思想,对原图像和目标图像进行下采样,得到不同尺寸的输入图像.然后在生成器中将不同尺寸的图像输入到密集特征模块进行风格特征提取,将提取到的风格特征从原图像迁移到目标图像中,通过与判别器不断的博弈对抗,生成所需要的翻译图像;最后,本文通过渐进式增长生成器训练的方式,在训练的每个阶段中不断增加密集特征模块,实现生成图像从全局风格到局部风格的迁移,生成所需要的翻译图像.本文在各种无监督图像到图像翻译任务上进行了广泛的实验,实验结果表明,与现有的方法相比,本文的方法训练时长缩短了75％,并且生成图像的SIFID值平均降低了22.18％.本文的模型可以更好地捕获源域和目标域之间分布的差异,提高图像翻译的质量.
文献关键词：
单图像翻译;图像风格迁移;生成对抗网络;密集特征融合;多尺度结构
中图分类号：
作者姓名：
李启航;冯龙;杨清;王雨;耿国华
作者机构：
西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;西北大学数学学院,陕西西安710127
文献出处：
引用格式：
[1]李启航;冯龙;杨清;王雨;耿国华-.基于多尺度密集特征融合的单图像翻译)[J].光学精密工程,2022(10):1217-1227
A类：
多尺度密集特征融合,密集特征融合,单图像翻译,SIFID
B类：
翻译模型,模型生成,图像质量,细节特征,先借,借用,多尺度金字塔,金字塔结构,结构思想,原图,标图,下采样,不同尺寸,生成器,风格特征,取到,判别器,博弈对抗,渐进式,长生,成图,无监督,方法训练,源域,目标域,图像风格迁移,生成对抗网络,多尺度结构
AB值：
0.256935
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