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题名改进条件生成对抗网络的文本生成图像方法
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作者
侯丽君
倪建成
张素素
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机构
曲阜师范大学网络空间安全学院
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出处
《曲阜师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第2期63-70,共8页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61601261)
山东省研究生教育质量提升计划项目(SDYY17136)。
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文摘
该文提出了一种改进条件生成对抗网络的文本生成图像模型(TxtGAN),使用一对生成器和判别器的单阶段生成方式生成高分辨率图像,避免因训练多个GAN消耗大量计算资源.生成器网络由一系列生成模块(RUPBlock)组成,每个模块中应用条件批量归一化方法,在实现图像生成的同时充分融合了文本信息与图像特征,较好地保留了文本信息.另外,将文本词信息引入判别器中,得到的对抗性损失作为“信号”引导生成器高效训练.在CUB鸟类数据集和COCO数据集上的实验结果表明,TxtGAN模型优于基线方法,同样可以生成较为真实的高分辨率的图像,并且较好地解决了多阶段训练的缺陷.
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关键词
生成对抗网络
残差网络
文本生成图像
条件融合
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Keywords
generative adversarial networks
residual network
text to image
condition fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于并行对抗与多条件融合的生成式高分辨率图像修复
被引量：9
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作者
邵杭
王永雄
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院自动化系
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期363-374,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61673276)资助。
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文摘
现有的图像修复算法经常会有伪影、语义不准等问题出现,对于缺失较大、分辨率较高的图像,修复效果有限.为此,文中提出基于并行对抗与多条件融合的二阶图像修复网络.首先,利用改进的深度残差网络对缺失图像进行生成式像素填充,并利用第一阶对抗网络补全边缘.然后,提取填充图颜色特征,融合补全边缘图,将融合图作为第二阶对抗网络的条件标签.最后,通过带上下文注意力模块的第二阶网络得到修复结果.在多个数据集上的实验表明,文中算法可获得较逼真的修复效果.
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关键词
深度学习
图像修复
生成对抗网络
多条件融合
上下文注意力机制
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Keywords
Deep Learning
Image Inpainting
Generative Adversarial Network
Multi-condition Fusion
Contextual Attention Mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像的多条件融合交通事件检测技术研究
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作者
孟芯宇
魏珍琦
杜瑞
刘涵
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机构
吉林大学交通学院
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出处
《交通世界》
2019年第22期10-11,共2页
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文摘
为及时发现道路中的交通事件,提高交通事件判定的准确性,提出基于图像的多条件融合交通事件检测技术。对监控摄像头采集的交通视频图像进行处理,分离背景和目标车辆,再提取目标车辆的运动特征参数,并对车辆进行跟踪。融合车辆方向变化,车辆速度突变,车辆碎片三个判定条件,计算多因素下交通事件发生的总概率,检测交通事件的产生。
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关键词
道路交通事件
图像处理
车辆检测
多条件融合事件判定
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分类号
U491.3
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名条件随机变量与条件数据融合
被引量：4
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作者
李兵
罗雪山
罗爱民
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机构
国防科技大学系统工程与数学系
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出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
1999年第1期109-112,共4页
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基金
国家预研基金
国防科技大学试验技术研究项目
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文摘
本文讨论基于条件事件代数系统上的条件随机变量的表示问题，并给出了在多个信息源提供的不同类型的条件数据时之统一表示方法，以及利用条件随机变量分布函数性质，对所得数据进行关联等。
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关键词
条件事件代数
条件随机变量
条件数据融合
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Keywords
Conditional event algebra,Conditional random variable, Conditional data fusion
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分类号
O236
[理学—运筹学与控制论]
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