基于特征對比的循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡圖像風格轉(zhuǎn)換研究

摘要： 無監(jiān)督圖像到圖像轉(zhuǎn)換任務是在非配對訓練數(shù)據(jù)的情況下學習源域圖像到目標域圖像的轉(zhuǎn)換.但是，圖像風格轉(zhuǎn)換任務依然面臨著圖像內(nèi)容丟失、模型坍塌等現(xiàn)象.為了解決上述問題，提出了一種局部特征對比來保持圖像內(nèi)容，通過特征提取器獲得多層圖像深層特征，使得圖像編碼器學習到高級語義信息，獲得信息更加豐富的圖像特征.同時，增加局部特征對比損失來引導特征提取器學習到有利于圖像內(nèi)容生成的特征.實驗結(jié)果...