多通道特征增强风格迁移算法
Journal of Dalian Nationalities University（2021）
摘要
针对风格迁移算法在迁移过程中图像内容特征映射出错,无法保证特征映射完整性,使生成图像出现内容失真的问题,提出多通道特征增强风格迁移算法.该算法在CycleGAN(Cycle Generative Adver-sarial Networks)风格迁移网络基础上,引入多通道特征增强机制,增强每个通道对图像特征的非线性表达能力,不仅可保持通道的独立,还能提取更加丰富的内容特征,在确保特征映射一致的同时,提高风格迁移质量.经仿真实验表明,本文所提算法与CycleGAN相比:在风景方面,冬-夏季节场景数据集在评价指标IS和FID上分别提高6.2％和25.7％;在静物方面,苹果-橘子水果静物数据集在评价指标IS和FID上分别提高9.3％和24.4％.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要