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基于自相似与对比学习的图像跨域转换算法
被引量：
1
1
作者
赵磊
张慧铭
+5 位作者
邢卫
林志洁
林怀忠
鲁东明
潘洵
许端清
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期930-946,共17页
图像跨域转换,又称图像翻译,是一种旨在将源域的图像转换为目标域的图像的技术,具体来说是使生成图像在保持源域图像的结构(轮廓、姿态等)的同时具有目标域图像的风格(纹理、颜色等).图像跨域转换技术在视觉领域有着广泛的应用,如照片...
图像跨域转换,又称图像翻译,是一种旨在将源域的图像转换为目标域的图像的技术,具体来说是使生成图像在保持源域图像的结构(轮廓、姿态等)的同时具有目标域图像的风格(纹理、颜色等).图像跨域转换技术在视觉领域有着广泛的应用,如照片编辑和视频特效制作.近年来,该技术在深度学习尤其是生成对抗网络的基础上得到了飞速发展,也取得了令人印象深刻的结果,但是迁移后的生成图像仍然存在颜色模式坍塌、内容结构无法保持等问题,针对这些问题,提出了一种基于自相似性与对比学习的图像跨域转换算法.该算法利用预先训练的深度神经网络模型提取图像的内容特征和风格特征,将感知损失和基于自相似性的损失作为图像内容损失函数,同时使用一种宽松的最优传输损失和基于矩匹配计算的损失作为图像风格损失函数对提出的神经网络进行训练,并通过将生成图像和目标域图像标记为正样本对,将生成图像和源域标记为负样本进行对比学习.在4个数据集上对提出的算法进行了实验验证,结果表明提出的算法在生成的结果图像上较好地保持了源域图像的内容结构,同时减少颜色的模式坍塌,且使生成的图像风格与引导图像的风格更加一致.
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关键词
跨域图像转换
自相似
比对学习
颜色模式坍塌
风格迁移
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职称材料
半监督塑封烟盒退化图像修复算法
2
作者
石彬
成苗
+1 位作者
张绍兵
何莲
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S02期238-243,共6页
针对塑封烟盒底纹修复没有成对数据且无监督域转换算法无法处理退化图像的问题,为了去除薄膜并完成底纹信息的修复,提出一种半监督塑封烟盒退化图像修复算法。首先,由薄膜图像生成子网络提取真实塑封烟盒的薄膜信息;然后,利用生成的薄...
针对塑封烟盒底纹修复没有成对数据且无监督域转换算法无法处理退化图像的问题,为了去除薄膜并完成底纹信息的修复,提出一种半监督塑封烟盒退化图像修复算法。首先,由薄膜图像生成子网络提取真实塑封烟盒的薄膜信息;然后,利用生成的薄膜图片和真实的底纹图片以及随机掩码(mask)合成数据集;最后,使用合成数据集学习有薄膜到无薄膜两个域之间的转换。在烟盒数据集上的实验结果表明,视觉定性比较,所提算法更好地修复了受薄膜影响而退化的底纹信息;数据定量比较,所提算法的弗雷歇初始距离(FID)比CycleGAN、基于对比学习的非成对图像翻译网络(CUT)、基于双重对比学习的无监督图像翻译网络DCLGAN分别降低了14.42%、6.85%和3.00%,有利于提高图片质量和方便后续检测,且单张样本平均推理耗时为13.73 ms,能够满足工业生产的实时要求。
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关键词
跨域图像转化
半监督
图像修复
数据增广
深度学习
塑封烟盒
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职称材料
题名
基于自相似与对比学习的图像跨域转换算法
被引量：
1
1
作者
赵磊
张慧铭
邢卫
林志洁
林怀忠
鲁东明
潘洵
许端清
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
浙江科技学院信息与电子工程学院
浙江大学外语学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期930-946,共17页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC1522704)
国家自然科学基金项目(62172365)
+5 种基金
浙江省自然科学基金项目(LY21F02005,LY19F020049)
国家社科基金重大项目(19ZDA197)
浙江省文物保护科技项目(2019011)
浙江省尖兵计划项目(2022C01222)
石窟寺文物数字化保护国家文物局重点科研基地项目
浙江大学教育部脑与脑机融合前沿科学中心项目(2021008)。
文摘
图像跨域转换,又称图像翻译,是一种旨在将源域的图像转换为目标域的图像的技术,具体来说是使生成图像在保持源域图像的结构(轮廓、姿态等)的同时具有目标域图像的风格(纹理、颜色等).图像跨域转换技术在视觉领域有着广泛的应用,如照片编辑和视频特效制作.近年来,该技术在深度学习尤其是生成对抗网络的基础上得到了飞速发展,也取得了令人印象深刻的结果,但是迁移后的生成图像仍然存在颜色模式坍塌、内容结构无法保持等问题,针对这些问题,提出了一种基于自相似性与对比学习的图像跨域转换算法.该算法利用预先训练的深度神经网络模型提取图像的内容特征和风格特征,将感知损失和基于自相似性的损失作为图像内容损失函数,同时使用一种宽松的最优传输损失和基于矩匹配计算的损失作为图像风格损失函数对提出的神经网络进行训练,并通过将生成图像和目标域图像标记为正样本对,将生成图像和源域标记为负样本进行对比学习.在4个数据集上对提出的算法进行了实验验证,结果表明提出的算法在生成的结果图像上较好地保持了源域图像的内容结构,同时减少颜色的模式坍塌,且使生成的图像风格与引导图像的风格更加一致.
关键词
跨域图像转换
自相似
比对学习
颜色模式坍塌
风格迁移
Keywords
cross
-
domain
image
transformation
self-similarity
contrastive
learning
color
mode
collapse
style
transfer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
半监督塑封烟盒退化图像修复算法
2
作者
石彬
成苗
张绍兵
何莲
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学计算机科学与技术学院
深圳市中钞科信金融科技有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S02期238-243,共6页
文摘
针对塑封烟盒底纹修复没有成对数据且无监督域转换算法无法处理退化图像的问题,为了去除薄膜并完成底纹信息的修复,提出一种半监督塑封烟盒退化图像修复算法。首先,由薄膜图像生成子网络提取真实塑封烟盒的薄膜信息;然后,利用生成的薄膜图片和真实的底纹图片以及随机掩码(mask)合成数据集;最后,使用合成数据集学习有薄膜到无薄膜两个域之间的转换。在烟盒数据集上的实验结果表明,视觉定性比较,所提算法更好地修复了受薄膜影响而退化的底纹信息;数据定量比较,所提算法的弗雷歇初始距离(FID)比CycleGAN、基于对比学习的非成对图像翻译网络(CUT)、基于双重对比学习的无监督图像翻译网络DCLGAN分别降低了14.42%、6.85%和3.00%,有利于提高图片质量和方便后续检测,且单张样本平均推理耗时为13.73 ms,能够满足工业生产的实时要求。
关键词
跨域图像转化
半监督
图像修复
数据增广
深度学习
塑封烟盒
Keywords
cross
-
domain
image
transformation
semi-supervised
image
restoration
data
augmentation
deep
learning
plastic-sealed
cigarette
pack
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自相似与对比学习的图像跨域转换算法
赵磊
张慧铭
邢卫
林志洁
林怀忠
鲁东明
潘洵
许端清
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
半监督塑封烟盒退化图像修复算法
石彬
成苗
张绍兵
何莲
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
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