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基于风格转换注意的循环一致风格转换
1
作者
张蕊儿
边晓航
+4 位作者
刘思远
刘滨
李建武
罗俊
祁明月
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第3期328-340,共13页
为了解决现有艺术风格转换方法难以同时高质量保持图像内容和转换风格模式的问题,引入一种新颖的风格转换注意网络(style-transition attention network, STANet),其包含2个关键部分:一是非对称注意力模块,用于确定参考图像的风格特征;...
为了解决现有艺术风格转换方法难以同时高质量保持图像内容和转换风格模式的问题,引入一种新颖的风格转换注意网络(style-transition attention network, STANet),其包含2个关键部分:一是非对称注意力模块,用于确定参考图像的风格特征;二是循环结构,用于保存图像内容。首先,采用双流架构,分别对风格和内容图像进行编码;其次,将注意力模块无缝集成到编码器中,生成风格注意表征;最后,将模块放入不同的卷积阶段,使编码器变成交错式的,促进从风格流到内容流的分层信息传播。此外,提出了循环一致损失,强制网络以整体方式保留内容结构和风格模式。结果表明:编码器优于传统的双流架构,STANet能用于交换具有任意风格的2幅图像的风格模式,合成更高质量的风格化图像,同时更好地保留了各自的内容。提出的带有风格转换注意的风格转换循环网络,模型风格化图像的内容细节更多,在泛化到任意风格方面获得了良好的效果。
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关键词
图像内容
风格转换
风格恢复
神经注意力
循环网络
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职称材料
基于连通性的三支密度峰值聚类算法
2
作者
王江元
蔡明杰
祁明月
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期632-640,共9页
为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题,基于流形的连通性,提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法,得到初始聚类结果与簇的边界点,根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接...
为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题,基于流形的连通性,提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法,得到初始聚类结果与簇的边界点,根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接情况,并利用这些信息进行聚类结果融合。重复上述过程,每次迭代中在剩余数据里寻找密度峰值候选点,并将其纳入聚类过程,得到一种对流形数据友好的聚类算法。结果表明,所提算法在人工数据集和真实数据集上均有较好的表现,聚类准确度相较现有算法更高。基于连通性的三支密度峰值聚类算法可以在不计算路径距离的前提下,有效识别流形数据,大大降低了计算成本。
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关键词
人工智能理论
三支决策
三支聚类
密度峰值聚类
连通性
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职称材料
题名
基于风格转换注意的循环一致风格转换
1
作者
张蕊儿
边晓航
刘思远
刘滨
李建武
罗俊
祁明月
机构
沈阳师范大学美术与设计学院
郑州电子
信息
职业技术学院
北京理工大学计算机学院
河北
科技
大学经济管理学院
河北
神玥软件
科技
股份
有限公司
河北阅思信息科技有限公司
出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第3期328-340,共13页
基金
国家文化和旅游科技创新工程项目(2020年度)
河北省省级科技计划资助项目(21310101D)。
文摘
为了解决现有艺术风格转换方法难以同时高质量保持图像内容和转换风格模式的问题,引入一种新颖的风格转换注意网络(style-transition attention network, STANet),其包含2个关键部分:一是非对称注意力模块,用于确定参考图像的风格特征;二是循环结构,用于保存图像内容。首先,采用双流架构,分别对风格和内容图像进行编码;其次,将注意力模块无缝集成到编码器中,生成风格注意表征;最后,将模块放入不同的卷积阶段,使编码器变成交错式的,促进从风格流到内容流的分层信息传播。此外,提出了循环一致损失,强制网络以整体方式保留内容结构和风格模式。结果表明:编码器优于传统的双流架构,STANet能用于交换具有任意风格的2幅图像的风格模式,合成更高质量的风格化图像,同时更好地保留了各自的内容。提出的带有风格转换注意的风格转换循环网络,模型风格化图像的内容细节更多,在泛化到任意风格方面获得了良好的效果。
关键词
图像内容
风格转换
风格恢复
神经注意力
循环网络
Keywords
image content
style transfer
style restoration
neural attention
cycle network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于连通性的三支密度峰值聚类算法
2
作者
王江元
蔡明杰
祁明月
机构
湖南大学数学学院
湖南大学深圳研究院
河北阅思信息科技有限公司
出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期632-640,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(12231007)
湖南省自然科学基金面上项目(2023JJ30113)
+1 种基金
广东省基础与应用基础研究基金面上项目(2023A1515012342)
河北省省级科技计划资助项目(21310101D)。
文摘
为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题,基于流形的连通性,提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法,得到初始聚类结果与簇的边界点,根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接情况,并利用这些信息进行聚类结果融合。重复上述过程,每次迭代中在剩余数据里寻找密度峰值候选点,并将其纳入聚类过程,得到一种对流形数据友好的聚类算法。结果表明,所提算法在人工数据集和真实数据集上均有较好的表现,聚类准确度相较现有算法更高。基于连通性的三支密度峰值聚类算法可以在不计算路径距离的前提下,有效识别流形数据,大大降低了计算成本。
关键词
人工智能理论
三支决策
三支聚类
密度峰值聚类
连通性
Keywords
artificial intelligence theory
three-way decision
three-way clustering
density peaks clustering
connectivity
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于风格转换注意的循环一致风格转换
张蕊儿
边晓航
刘思远
刘滨
李建武
罗俊
祁明月
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于连通性的三支密度峰值聚类算法
王江元
蔡明杰
祁明月
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
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