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基于多角度约束与谱归一化的图像修复算法: 收藏
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引用; 《计算机应用与软件》2021年第8期38卷 233-239,247页; 作者：杨云曹真齐勇陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021; 针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了修复准确性。但模型在产生合理语义性信息方面并不乐观。为此,提出Multi-Angle GAN模型。在双判别器模型...; 针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了修复准确性。但模型在产生合理语义性信息方面并不乐观。为此,提出Multi-Angle GAN模型。在双判别器模型基础上增设分类器和vgg19特征提取网络,分别向生成网络提供类别、风格和内容损失约束。针对GANs判别器设计存在的训练不稳定问题,向判别器设计中引入谱归一化和Wasserstein距离。在CelebA、Places2数据集上进行大量实验,结果表明,Multi-Angle GAN较之前方法在PSNR和SSIM上分别提升0.6~0.8 dB和0.02~0.05。; 来源：详细信息评论

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