[发明专利]一种基于重构损失的图像翻译方法有效
| 申请号： | 202010978853.8 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112541566B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 邵明文;张文龙;宋晓霞 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东）;山东至信信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/045 | 分类号： | G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/094 |
| 代理公司： | 青岛鼎尖知识产权代理有限公司 37318 | 代理人： | 宋涛 |
| 地址： | 山东省青岛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明属于图像翻译技术领域，公开了一种基于重构损失的图像翻译方法，采用无监督的方法，使用循环一致性网络CycleGAN，利用循环一致性网络CycleGAN判别器提取真实数据的特征，向采用带跳跃连接的U‑net网络结构的生成器提供真实数据特征重建真实数据，采用LSGAN损失函数，对不同域的图像进行转换，将不成对的两个域的图片相互翻译。本发明生成器采用带跳跃连接的U‑net网络结构，使得粗粒度和细粒度的特征相融合；损失函数采用LSGAN，提高了训练过程的稳定性；利用判别器提取真实数据的特征，向生成器提供该特征来重建真实数据，优化真实数据与重构数据之差，使其误差最小，提高了图片的生成质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 损失 图像 翻译 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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