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不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法
被引量:
11
1
作者
徐强
钟尚平
+1 位作者
陈开志
张春阳
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期100-106,共7页
高质量的图像生成一直是计算机视觉等领域探索的难点和热点。通过使用循环一致损失,CycleGAN在无监督图像生成任务中取得了良好效果。但是面对不同纹理复杂度的图像生成任务,CycleGAN的循环一致损失系数是默认不变的,使得生成图像存在...
高质量的图像生成一直是计算机视觉等领域探索的难点和热点。通过使用循环一致损失,CycleGAN在无监督图像生成任务中取得了良好效果。但是面对不同纹理复杂度的图像生成任务,CycleGAN的循环一致损失系数是默认不变的,使得生成图像存在纹理变形甚至消失等弱点,不能很好地保证生成图像的质量。文中融合图像的空间维度和时间维度来度量图像的纹理复杂性,阐明循环一致损失函数在优化目标函数中的重要性,发现并解释循环一致损失系数的大小与不同纹理复杂度图像生成质量的关联性:纹理复杂度越高,应选择越大的循环一致损失系数;反之,应取越小的循环一致损失系数。文中使用基准和自采集的图像数据集,引入了基于迁移学习的分类准确性等生成图像质量评估指标。实验结果表明,优化选择大小合适的循环一致损失系数,可有效提高生成图像的质量。
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关键词
图像生成
CycleGAN
优化选择系数
循环一致损失
纹理复杂度
下载PDF
职称材料
题名
不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法
被引量:
11
1
作者
徐强
钟尚平
陈开志
张春阳
机构
福州大学数学与计算机科学学院
福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期100-106,共7页
文摘
高质量的图像生成一直是计算机视觉等领域探索的难点和热点。通过使用循环一致损失,CycleGAN在无监督图像生成任务中取得了良好效果。但是面对不同纹理复杂度的图像生成任务,CycleGAN的循环一致损失系数是默认不变的,使得生成图像存在纹理变形甚至消失等弱点,不能很好地保证生成图像的质量。文中融合图像的空间维度和时间维度来度量图像的纹理复杂性,阐明循环一致损失函数在优化目标函数中的重要性,发现并解释循环一致损失系数的大小与不同纹理复杂度图像生成质量的关联性:纹理复杂度越高,应选择越大的循环一致损失系数;反之,应取越小的循环一致损失系数。文中使用基准和自采集的图像数据集,引入了基于迁移学习的分类准确性等生成图像质量评估指标。实验结果表明,优化选择大小合适的循环一致损失系数,可有效提高生成图像的质量。
关键词
图像生成
CycleGAN
优化选择系数
循环一致损失
纹理复杂度
Keywords
Image generation
CycleGAN
Optimization of selection coefficient
Cycle-consistent loss
Texture complexity
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法
徐强
钟尚平
陈开志
张春阳
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
11
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职称材料
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