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基于注意力机制的改进双判别器图像修复算法
被引量：
3
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作者
李硕
刘斌
+1 位作者
刘昱萌
张娟娟
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第2期171-177,194,共8页
为解决基于生成式对抗网络的图像修复模型存在的修复结果效果差和内容、细节等特征信息还原不准确这一问题,提出一种融合通道、像素注意力机制的多损失生成对抗网络算法.首先,该算法利用通道注意力块获取高关联的通道特征图;然后,通过...
为解决基于生成式对抗网络的图像修复模型存在的修复结果效果差和内容、细节等特征信息还原不准确这一问题,提出一种融合通道、像素注意力机制的多损失生成对抗网络算法.首先,该算法利用通道注意力块获取高关联的通道特征图;然后,通过像素注意力块对高关联通道特征图上所有像素进行打分,从而获取与缺损区域关联性更高的图像未缺损区域信息;最后,通过引入Vgg16特征提取模型向生成器的优化函数中引入内容、风格损失项,以多损失融合的方式提高图像的修复效果.在目前广泛使用的CelebA数据集和SVHN数据集上验证模型的修复效果,本算法在主客观指标上均优于DCGAN算法、CE算法和DD算法.
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关键词
通道
注意力
块
像素注意力块
Vgg16特征提取模型
多损失融合
生成对抗网络
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题名
基于注意力机制的改进双判别器图像修复算法
被引量：
3
1
作者
李硕
刘斌
刘昱萌
张娟娟
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第2期171-177,194,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61871260)。
文摘
为解决基于生成式对抗网络的图像修复模型存在的修复结果效果差和内容、细节等特征信息还原不准确这一问题,提出一种融合通道、像素注意力机制的多损失生成对抗网络算法.首先,该算法利用通道注意力块获取高关联的通道特征图;然后,通过像素注意力块对高关联通道特征图上所有像素进行打分,从而获取与缺损区域关联性更高的图像未缺损区域信息;最后,通过引入Vgg16特征提取模型向生成器的优化函数中引入内容、风格损失项,以多损失融合的方式提高图像的修复效果.在目前广泛使用的CelebA数据集和SVHN数据集上验证模型的修复效果,本算法在主客观指标上均优于DCGAN算法、CE算法和DD算法.
关键词
通道
注意力
块
像素注意力块
Vgg16特征提取模型
多损失融合
生成对抗网络
Keywords
channel attention block
pixel attention block
Vgg16 feature extraction model
multi-loss fusion
generative adversarial network
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的改进双判别器图像修复算法
李硕
刘斌
刘昱萌
张娟娟
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022
3
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