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基于CycleGAN算法的迷彩服装图案设计方法研究: 收藏
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引用; 《丝绸》2022年第8期59卷 100-106页; 作者：李敏刘冰清彭庆龙于淼青岛大学纺织服装学院青岛266071 东华大学服装与艺术设计学院上海200051 青岛科技大学信息科学技术学院青岛266025; 伪装是军事侦察的重要防护手段之一,然而,传统的迷彩图像生成方法不能实现端到端生成。本文采用循环一致性生成对抗(Cycle generative adversarial network, CycleGAN)算法实现迷彩图像生成,既保留原始图片的特征,又能实现端到端的生成...; 伪装是军事侦察的重要防护手段之一,然而,传统的迷彩图像生成方法不能实现端到端生成。本文采用循环一致性生成对抗(Cycle generative adversarial network, CycleGAN)算法实现迷彩图像生成,既保留原始图片的特征,又能实现端到端的生成。自行搜集并建立环境和迷彩图片库。利用CycleGAN算法的循环对抗博弈思想,训练生成和判别模型,在训练过程中,借助损失函数激励实现背景图像与迷彩图像的一一映射,将生成图像输入判别模型进行辨别,并将结果进行反馈。与DRIT、MUNIT模型生成的图像相比,CycleGAN算法生成的图像在色彩、纹理和边缘接近背景图像,呈现出良好的伪装效果,从而验证了实验方案的有效性,为服装智能图案设计生成提供了新思路。; 来源：详细信息评论

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