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面向视频预测图像重建的感知损失函数
1
作者
涂思仪
黄劲松
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期54-61,共8页
为了进一步提升视频预测网络重建场景图像的精确度,提出一种利用自编码器的多尺度判别器特征感知损失函数(MDF-AE):其核心是用一组面向不同尺度图像的判别器构成提取图像特征的损失网络;判别器网络通过单图像生成对抗网络(SinGAN)分阶...
为了进一步提升视频预测网络重建场景图像的精确度,提出一种利用自编码器的多尺度判别器特征感知损失函数(MDF-AE):其核心是用一组面向不同尺度图像的判别器构成提取图像特征的损失网络;判别器网络通过单图像生成对抗网络(SinGAN)分阶段训练得到,训练中以图像自编码器作为生成器,在生成图像中引入图像重建误差,为视频预测网络进行未来图像帧的重建提供更准确的感知约束。实验结果表明,利用MDF-AE训练视频预测网络可有助于从结构、纹理和色彩上提升网络所重建场景图像的质量和可视化效果。
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关键词
视频预测
感知损失
图像
自编码器
单图像生成对抗网络
生成
对抗
训练
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题名
面向视频预测图像重建的感知损失函数
1
作者
涂思仪
黄劲松
机构
武汉大学测绘学院
出处
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期54-61,共8页
文摘
为了进一步提升视频预测网络重建场景图像的精确度,提出一种利用自编码器的多尺度判别器特征感知损失函数(MDF-AE):其核心是用一组面向不同尺度图像的判别器构成提取图像特征的损失网络;判别器网络通过单图像生成对抗网络(SinGAN)分阶段训练得到,训练中以图像自编码器作为生成器,在生成图像中引入图像重建误差,为视频预测网络进行未来图像帧的重建提供更准确的感知约束。实验结果表明,利用MDF-AE训练视频预测网络可有助于从结构、纹理和色彩上提升网络所重建场景图像的质量和可视化效果。
关键词
视频预测
感知损失
图像
自编码器
单图像生成对抗网络
生成
对抗
训练
Keywords
video prediction
perceptual loss
image auto-encoder
single image generative adversarial network
generative adversarial training
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
面向视频预测图像重建的感知损失函数
涂思仪
黄劲松
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024
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