[发明专利]一种基于自注意力机制的循环图像翻译方法在审
| 申请号： | 202010217766.0 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111429340A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 刘琚;鲁昱;刘晓玺;赵雪圻 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李健康 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 为了解决CycleGAN网络生成图像细节模糊不清且训练缓慢的问题，本发明提出了一种基于自注意力机制的循环图像翻译方法。主要思想在于在生成器网络中使用自注意力机制模块，扩大特征图的感受野，增强其对中心像素点周围空间结构的描述；此外，为了解决网络训练中收敛缓慢且不稳定的问题，在训练过程中使用了谱归一化方法和双尺度更新策略，对生成器和判别器分别使用不同的学习速率进行梯度更新；最终，本发明设计了一种基于最小二乘的对抗损失和循环一致性损失结合的目标函数，实现更真实的图像翻译。该方法可以实现更精准的图像特征转换，其在图像翻译任务中进行实验，达到了优异的效果，充分证明方法具有较强的转换能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 循环 图像 翻译 方法 | ||
【主权项】：
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