典型文献
基于CycleGAN算法的迷彩服装图案设计方法研究
文献摘要：
伪装是军事侦察的重要防护手段之一,然而,传统的迷彩图像生成方法不能实现端到端生成.本文采用循环一致性生成对抗(Cycle generative adversarial network,CycleGAN)算法实现迷彩图像生成,既保留原始图片的特征,又能实现端到端的生成.自行搜集并建立环境和迷彩图片库.利用CycleGAN算法的循环对抗博弈思想,训练生成和判别模型,在训练过程中,借助损失函数激励实现背景图像与迷彩图像的一一映射,将生成图像输入判别模型进行辨别,并将结果进行反馈.与DRIT、MUNIT模型生成的图像相比,CycleGAN算法生成的图像在色彩、纹理和边缘接近背景图像,呈现出良好的伪装效果,从而验证了实验方案的有效性,为服装智能图案设计生成提供了新思路.
文献关键词：
迷彩图案;生成式对抗网络;深度学习;图案生成;智能设计
中图分类号：
作者姓名：
李敏;刘冰清;彭庆龙;于淼
作者机构：
青岛大学 纺织服装学院,青岛266071;东华大学 服装与艺术设计学院,上海200051;青岛科技大学 信息科学技术学院,青岛266025
文献出处：
引用格式：
[1]李敏;刘冰清;彭庆龙;于淼-.基于CycleGAN算法的迷彩服装图案设计方法研究)[J].丝绸,2022(08):100-106
A类：
DRIT,MUNIT,图案生成
B类：
CycleGAN,迷彩服,服装图案设计,设计方法研究,伪装,侦察,防护手段,图像生成,生成方法,端到端,循环一致性,生成对抗,generative,adversarial,network,算法实现,图片库,判别模型,训练过程,损失函数,背景图,一一映射,成图,辨别,模型生成,实验方案,设计生成,迷彩图案,生成式对抗网络,智能设计
AB值：
0.349539
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