为解决上述问题,本文以CycleGAN为基础,将钢材表面缺陷图像生成看作图像风格迁移任务的一种变形,[JP+1]运用CycleGAN网络,实现不同种类钢材表面缺陷特征之间的风格迁移,然后通过添加注意力机制、引入权重解调机制和形状一致性损失来改进模型,提出一种基于改进CycleGAN的钢材表面缺陷图像生成模型。 1相关工作 1.1生成对抗网络(...
本文将介绍几种可以提升 CycleGAN 的方法,包括数据增强、网络结构改进、损失函数设计等。 1. 数据增强 数据增强是一种常用的提升模型性能的方法,可以通过对原始数据进行一系列变换来扩充数据集。对于 CycleGAN 来说,数据增强可以采用以下几种方式: 1.1 旋转和翻转 可以将图像进行随机旋转和翻转,以增加数据集的多样性...
摘要:本发明公开了一种基于改进CycleGAN的图像去雾方法,其特征在于,包括如下步骤:1)读取数据;2)数据预处理;3)定义改进CycleGAN中的生成器、判别器以及损失函数;4)训练模型;5)判断是否达到训练轮次;6)输出去雾后的清晰图像并归一化。这种方法不需要估计大气散射模型的参数,去雾网络也不需要同时提供雾化和清晰图像的...
基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法 提出一种基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法.改进CycleGAN网络,利用级联结构和空洞卷积块的优势设计了一种名为空洞级联模块,该模块采用编解码级联结构,代替原模型... 高美玲,段锦,莫苏新,... - 《光学技术》 被引量: 0发表: 2022年 基于CycleGAN的热红外图像转类可...
在现有的行人识别方法中,可以通过更充分地学习行人的姿势敏感特征来区分行人。然而,简单地通过生成不同姿态的图像再归一化来增加数据的方法,会引起背景环境差异,光线,以及图像的分辨率等,这限制了识别效果的实质性改进。 4.另外,当使用cyclegan生成的图像来训练reid网络时,会面临生成图像中没有标签的问题。如果生成...
一种基于改进的CycleGAN的图像去雾方法,涉及图像处理技术领域,针对现有技术中图像去雾不彻底以及颜色失真的问题,包括获取待识别有雾图像的步骤,以及利用去雾网络对待识别有雾图像进行去雾,得到去雾图像的步骤;所述去雾网络的获取步骤为:步骤一:获取有雾图像及清晰图像;步骤二:构建循环生成对抗网络模型;步骤三:优化有...
本发明提出了一种基于SPPGGAN风格迁移的行人重识别方法.该方法包括:基于CycleGAN构建SPPGGAN模型;将有标注的行人重识别数据集的训练集和无标注的行人重识别数据集的训练集同时输入到SPPGGAN模型进行训练,即有标注的行人重识别数据集的训练集通过生成器G得... 孙艳丰,胡芸萍 被引量: 0发表: 2020年 一种行人...
针对当前灰度人脸图像彩色化技术出现的颜色不准确,人脸图像细节损失等问题,提出一种基于自注意力机制的优化的人脸图像彩色化方法.将自注意力机制ACmix模块嵌入到网络模型CycleGAN中,对人脸关键信息进行加权强化;引入involution算子,involution核相比传统卷积核在空间维度上具有更广泛的覆盖,能够自适应地提取更多的人脸信息;设...
针对军事目标图像识别训练中面临的样本数量与质量不足的问题,对CycleGAN模型进行了改进,并提出一种有效增广的方法.针对军事目标样本特点,修改了模型的生成器结构和损失函数结构,提高了模型的稳定性和生成图像质量.通过将扩充样本后的数据集进行图像识别模型训练,发现该模型所生成的图像可以有效提高识别模型的准确率,证明了...