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一种基于对偶学习的无监督图像风格迁移方法

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摘要

本发明涉及一种基于对偶学习的无监督图像风格迁移方法，属于计算机视觉领域。本发明首先预处理训练数据，然后设计生成器和判别器的网络结构；接下来设计损失函数并用训练数据和损失函数对生成器、判别器进行训练得到无监督图像风格迁移网络ST：引入美学评分模型，最大化生成图像的美学质量评分；同时使用图像的基本像素特征和高级语义特征，作为无监督训练的对偶一致性约束，并动态调整这两种特征的权重；使用风格平衡技术，自适应地调节模型不同风格迁移方向上的收敛速度；最后应用ST对输入图像进行风格迁移。对比现有方法，本发明能生成更高质量的目标图像，具有良好的普适性，同时使模型的训练过程更加稳定，网络结构的选择和设计更加灵活。

著录项

  • 公开/公告号CN110458750B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201910552097.X

  • 发明设计人 宋丹丹;李志凡;

    申请日2019-06-25

  • 分类号G06T3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11639 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人毛燕

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 11:50:14

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