基于图像蒙板的无监督图像风格迁移
Unsupervised image style transfer based on image mask
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
目前大多数的图像风格迁移方法属于有监督学习，训练数据需要成对出现，并且在处理图像背景时，现有的方法过于繁琐。针对这些问题，提出了一种基于图像蒙板的无监督图像风格迁移方法。在实验中，采用了基于循环一致性的CycleGAN架构，并使用Inception-ResNet结构设计了一个全新的具有内置图像蒙板的生成式模型，最后通过无监督学习将图像的背景与学习到的抽象特征进行自动重组。实验表明，新方法有效地对图像背景和抽象特征进行自动分离与重组，同时解决了特征学习过程中的区域干扰问题，获得了可观的视觉效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61402118,61673123,61603100,61702110)
广东省科技计划项目(2015B090901016,2016B010108007)
广东省教育厅项目(粤教高函［2018］1号,粤教高函［2015］133号,粤教高函［2014］97号)
广州市科技计划项目(201604020145,201604030034,201508010067,201604046017,201802010026,201802010042)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0093
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2552-2555
文章编号: 1001-3695(2020)08-066-2552-04
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
孔棱睿, 滕少华. 基于图像蒙板的无监督图像风格迁移 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2552-2555. (Kong Lengrui, Teng Shaohua. Unsupervised image style transfer based on image mask [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2552-2555. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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