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基于自适应跨域距离一致的有限数据图像修复: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2024年第12期45卷 3674-3680页; 作者：厉嘉琦肖婷杨孟平王喆华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237; 针对现有深度学习图像修复方法在有限数据场景下存在的修复质量差、多样性弱等问题,在预训练基础上提出一种域自适应的方法,迁移源域中可学习的知识,补充训练中所需的信息。对源域和目标域中的特征信息进行探究,发现特征中的结构信息可...; 针对现有深度学习图像修复方法在有限数据场景下存在的修复质量差、多样性弱等问题,在预训练基础上提出一种域自适应的方法,迁移源域中可学习的知识,补充训练中所需的信息。对源域和目标域中的特征信息进行探究,发现特征中的结构信息可作为公共表征,为域自适应提供学习的来源;为更有针对性地完成域自适应过程,提出一种自适应跨域距离一致性损失,自适应地调节损失权重,保留更多与目标域接近的源域相对距离,完成对源域知识的学习。实验结果表明,所提方法能有效提升修复质量和真实性,并且具有良好的泛化性。; 来源：详细信息评论

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