【摘 要】
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图像到图像的翻译工作在现实中有着广泛应用,因此在计算机视觉领域得到高度关注。通过CycleGAN的网络结构进行图像风格迁移实验,将自然得到的图片转换成具有某种风格的图片,
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472256)
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图像到图像的翻译工作在现实中有着广泛应用,因此在计算机视觉领域得到高度关注。通过CycleGAN的网络结构进行图像风格迁移实验,将自然得到的图片转换成具有某种风格的图片,同时该方法不需要源图像与风格图像互相匹配,因此扩大了应用范围。在实验中,分别使用WGAN、WANG-GP、LSGAN和原始GAN目标函数比较生成样本的质量,尽管生成对抗网络(GANs)拥有强大的建模能力,但难以训练。研究发现,WGAN-GP能够稳定训练过程并且生成更真实的图像,WGAN、LSGAN效果次之,GAN经常会出现模型崩塌现象。
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