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基于注意力机制和随机像素擦除的双判别器单图生成对抗网络
1
作者
彭星鸿
刘玲
袁平
《西南科技大学学报》
CAS
2024年第2期100-108,共9页
针对单一自然图像生成模型的梯度消失和模式崩溃问题,提出了基于注意力机制和随机像素擦除的双判别器单图生成对抗网络模型。具体方法为:在生成器中引入CBAM模块以增强特征表示;采用多样性损失优化损失函数提高生成图像多样性;在图像上...
针对单一自然图像生成模型的梯度消失和模式崩溃问题,提出了基于注意力机制和随机像素擦除的双判别器单图生成对抗网络模型。具体方法为:在生成器中引入CBAM模块以增强特征表示;采用多样性损失优化损失函数提高生成图像多样性;在图像上采样及过渡到下一阶段前增加随机像素擦除进一步丰富输出的多样性;在判别器中集成自注意力机制捕获更加全面的依赖关系;实施双判别器设计减轻模式崩溃问题。实验结果表明:与单一自然图像生成模型相比,本文方法在图像质量、多样性和训练稳定性方面均有显著提升。
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关键词
单一自然图像生成模型
注意力机制
双判别器
随机像素擦除
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职称材料
题名
基于注意力机制和随机像素擦除的双判别器单图生成对抗网络
1
作者
彭星鸿
刘玲
袁平
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
出处
《西南科技大学学报》
CAS
2024年第2期100-108,共9页
文摘
针对单一自然图像生成模型的梯度消失和模式崩溃问题,提出了基于注意力机制和随机像素擦除的双判别器单图生成对抗网络模型。具体方法为:在生成器中引入CBAM模块以增强特征表示;采用多样性损失优化损失函数提高生成图像多样性;在图像上采样及过渡到下一阶段前增加随机像素擦除进一步丰富输出的多样性;在判别器中集成自注意力机制捕获更加全面的依赖关系;实施双判别器设计减轻模式崩溃问题。实验结果表明:与单一自然图像生成模型相比,本文方法在图像质量、多样性和训练稳定性方面均有显著提升。
关键词
单一自然图像生成模型
注意力机制
双判别器
随机像素擦除
Keywords
Generative model from a single natural image
Attention mechanism
Dual discriminator
Random pixel erasure
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制和随机像素擦除的双判别器单图生成对抗网络
彭星鸿
刘玲
袁平
《西南科技大学学报》
CAS
2024
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