文档摘要：针对传统图像修复算法存在的图像细节修复效果差、视觉连贯性不佳以及训练不稳定等问题,将生成对抗网络和孪生神经网络进行结合,孪生神经网络当成GAN中的判别器,并在生成网络中使用均方误差,孪生网络中使用对比损失.实验结果显示,SN-GAN模型在细节修复及视觉连贯性上得到一定提升,并且也更适用于大面积缺损图像的修复.
作者：贺佳馨 吕晓琪 张继凯 李菁 Author：HEJiaxin LYUXiaoqi ZHANGJikai LIJing
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010051
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2022, 41(2)
分类号：TP391.4
关键词：图像修复 生成对抗网络 孪生神经网络 缺损图像
机标分类号：TP391.41TN929.5TP18
在线出版日期：2022年9月9日
基金项目：国家自然科学基金，内蒙古自治区自然科学基金资助项目，内蒙古自治区高等学校科学研究基金资助项目，内蒙古自治区科技计划基金资助项目基于SN-GAN的大面积缺损图像修复算法研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2022, 41(2)贺佳馨 吕晓琪 张继凯 李菁针对传统图像修复算法存在的图像细节修复效果差、视觉连贯性不佳以及训练不稳定等问题,将生成对抗网络和孪生神经网络进行结合,孪生神经网络当成GAN中的判别器,并在生成网络中使用均方误差,孪生网络中使用对比损失.实验...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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