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题名基于条件可预测参数的街景生成模型设计
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作者
李凤仪
于明学
金鑫
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机构
北京电子科技学院
西安电子科技大学
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出处
《北京电子科技学院学报》
2020年第4期71-81,共11页
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基金
国家自然科学基金面上项目:无退化的混沌密码标准实现研究,项目编号:61772047
中央高校基本科研业务费项目:基于智能优化方法的密码算法组件设计研究,项目编号:328201906。
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文摘
针对现有生成模型难以分析生成模型中每一层网络的作用的问题,即黑盒特征问题,尝试将图像按功能生成,设计了基于条件可预测参数的街景生成模型:受图像迁移领域的启发,将解码部分卷积层看作是具有不同功能的画笔,并将其看作是辨别器下采样的逆过程;同时,添加了参数预测网络,可以更好的利用传入的语义空间信息,并且进行卷积核参数的预测;最后,通过设计相应的损失函数实现了图像按功能生成.实验的结果是,生成了较为真实、清晰的街景图像,在各个指标中也具有良好表现.
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关键词
cc-fpse
参数预测网络
pix2pxiHD
Cityscapes数据集
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Keywords
cc-fpse
parameter prediction network
pix2pxiHD
cityscapes dataset
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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