| 復雜景觀圖像的語義多狀態(tài)圖像風格遷移 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6635 K | |
| 標簽： 景觀圖像 局部風格遷移 SCST | |
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| 文檔介紹：復雜景觀圖像包含具有不同特征的各種對象，傳統(tǒng)的風格遷移方法無法在同一圖像中對不同對象進行局部風格遷移。CycleGAN可以通過偽監(jiān)督策略在沒有配對樣本的情況下實現(xiàn)風格遷移。但是CycleGAN無法實現(xiàn)對復雜風景圖像中不同類別對象的風格遷移；同時CycleGAN在復雜場景中的泛化能力不足且復雜度高。因此，提出了一種基于語義類別的復雜風景多狀態(tài)圖像生成方法，即語義類別風格遷移（Semantic Category Style Transfer，SCST），能夠有效地結合局部特征實現(xiàn)復雜風景的圖像生成。同時提出了上下文感知的風格遷移模型GCycleGAN。實驗結果表明本文提出的GCycleGAN的性能優(yōu)于CycleGAN、DualGAN和Munit等基于深度學習的圖像生成模型。 | |
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