基于生成对抗网络的文本两阶段生成高质量图像方法

为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题,以多种损失函数为约束,提出深度融合注意力的生成对抗网络方法（DFA-GAN）.采用两阶段图像生成,以单级生成对抗网络（GAN）为主干,将第一阶段生成的初始模糊图像输入第二阶段,对初始图像进行高质量再生成,以提升图像的生成质量.在图像生成的第一阶段,设计视觉文本融合模块,深度融合文本特征与图像特征,将文本信息充分融合在不同尺度的图像采样过程中.在图像生成的第二阶段,为了充分融合图像特征与文本描述词特征,提出以改进后的Vision Transformer为编码器的图像生成器.定量与定性实验结果表明,对比其他主流模型,所提方法提高了生成图像的质量,与文本描述更加符合.     

融合残差块注意力机制和生成对抗网络的海马体分割

研究一种基于改进的生成对抗网络的深度学习方法对海马体进行分割。提出不同的卷积配置,以捕获由分割网络获得的信息。提出以Pixel2Pixel为基本架构的生成对抗网络模型,生成模型结合残差网络以及注意力机制的编解码结构以捕获更多细节信息。判别网络采用卷积神经网络对生成模型的分割结果和专家分割结果进行判别。经过生成模型和对抗模型不断地传递其损失,使生成模型达到分割海马体的最优状态。使用来自ADNI数据集130名健康受试者的T1加权MRI扫描和相关海马标签作为训练和测试数据,以相似度系数作为评价指标,准确率达到89.46%。试验结果表明,该网络模型可以实现高效地自动分割海马体,对于阿尔茨海默症等疾病的正确诊断具有重要的现实意义。     

基于生成对抗网络的无人机图像道路提取

该文基于TensorFlow开发平台,搭建了生成对抗网络模型,通过无人机遥感图像预处理、道路标签制作、网络训练和算法改进,完成了道路特征信息的深度学习,固化了生成网络参数,实现了基于无人机图像的低等级道路信息自动提取的科学目标,并通过形态学处理进一步增强了道路的提取效果。通过分析不同特征道路提取的信息,证明了本方法对利用高分辨率无人机图像提取低等级道路信息具有较好的借鉴作用。     

融合残差块注意力机制和生成对抗网络的海马体分割

研究一种基于改进的生成对抗网络的深度学习方法对海马体进行分割。提出不同的卷积配置,以捕获由分割网络获得的信息。提出以Pixel2Pixel为基本架构的生成对抗网络模型,生成模型结合残差网络以及注意力机制的编解码结构以捕获更多细节信息。判别网络采用卷积神经网络对生成模型的分割结果和专家分割结果进行判别。经过生成模型和对抗模型不断地传递其损失,使生成模型达到分割海马体的最优状态。使用来自ADNI数据集130名健康受试者的T1加权MRI扫描和相关海马标签作为训练和测试数据,以相似度系数作为评价指标,准确率达到89.46%。试验结果表明,该网络模型可以实现高效地自动分割海马体,对于阿尔茨海默症等疾病的正确诊断具有重要的现实意义。     

基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法

提出一种基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法,能够在大量像素缺失的场景下复原出图像的本来面目.该算法不同于其他的样本块搜索复原算法,可直接生成并且填充可能的缺失元素,改进了生成对抗网络生成模型的结构和生成损失的计算方法,具有半监督学习的特点.实验结果表明,在满足图像整体轮廓的前提下,新算法优于其他算法.     

基于级联生成对抗网络的人脸图像修复

人脸图像修复技术为近年来图像处理领域的研究热点。该文提出一种基于级联生成对抗网络的人脸图像修复方法,从生成器、判别器、损失函数三个方面进行改良。生成器采用由粗到精的级联式模型,并结合密集连接模块使所修复区域更加精细;判别器采用局部与全局特征相融合的双重判别式模型以提升判别准确性;损失函数采用最小化重构损失和对抗网络损失相结合以获得更好训练效果。基于CelebA数据集的实验显示,该方法可实现面部区域丢失50%以上的人脸图像修复,在客观评价指标PSNR和SSIM上,较现有方法分别提高了1.1~7.5 dB和0.02~0.15。从主观效果来看,该方法修复的人脸图像拥有更丰富的细节、更显自然。     

基于生成对抗网络的对抗样本集成防御

针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法.该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习方法将多个生成器进行集成作为最终的防御.该方法的生成对抗网络由生成器和判别器组成...     

基于注意力机制的生成对抗网络古诗插图生成方法

古诗插图自动生成是非常具有挑战性的任务。提出了一种新的方法,通过使用注意力机制的生成对抗网络,输入古诗文字和草绘图,经由网络输出古诗插图。该模型在利用编码与解码的图片生成结构的同时,结合注意力机制,将图像色彩及轮廓特征进行了提取,生成器中加入了残差网络模块,增加了网络深度,同时提高了网络模型的效果,最终生成图像质量更高的古诗插图。实验结果表明,所提方法相较于对比方法,在图像质量和色彩渲染方面均有优势,输入的古诗和草图经过网络模型,生成了较为符合古诗意境的插图。     

一种门控卷积生成对抗网络的图像修复算法

生成对抗网络图像修复算法在填充任意掩码区域时会经常出现错误,原因是其在进行卷积运算时将所有输入像素都视为有效像素.针对该问题,提出一种门控卷积生成对抗网络的图像修复算法,利用门控卷积替换网络残差块中的传统卷积,以有效地学习已知区域与掩码区域之间的关系.算法采用边缘修复加纹理修复的两阶段生成对抗修复网络.首先,用边缘检测...     

基于生成对抗网络的对抗防御系统

针对不断更新的对抗攻击,提出一个基于生成对抗网络的防御系统.系统利用生成对抗网络不断生成新的对抗样本,反复训练模型以增强其鲁棒性.具体过程为将预先训练的卷积神经网络和外部GAN(conditional GAN:Pix2Pix)相结合,自动流水线式地推断对抗样本和干净样本之间的转换关系,并合成新的对抗样本.根据分辨得到的...     

基于生成对抗网络的OFDM信号生成

提出了一种基于图样-星座双判别器生成对抗网络（Pattern-Constellation dual GAN）的正交频分复用(OFDM)信号生成方案。首先,使用快速傅里叶变换（FFT）对时域OFDM信号进行预处理,得到的频域符号向量被拼接为二维数据矩阵,用于GAN的训练和测试。为保证生成的信号具有协议要求的子载波结构和调制方式,设计了双判别器GAN：生成器生成时频二维图样以欺骗两个判别器,而两个判别器分别从子载波结构和调制符号的星座密度两个方面区分生成的图样和真实图样。最后,以Wi-Fi 802.11a协议为例验证了该方案的有效性。     

基于生成对抗网络反馈的社交网络差分隐私保护方法

传统的社交网络差分隐私保护方法由于直接对隐私数据进行了分类,导致方法的应用效果不佳。因此,设计一种基于生成对抗网络反馈的社交网络差分隐私保护方法。通过计算差分隐私的预算参数,构建差分隐私风险量化模型,对数据隐私泄露的风险量化。在生成对抗网络反馈的作用下,将隐私数据分类过程划分为数据分类和判别过程,通过计算隐私数据的信息熵,提高数据分类的精确度,实现社交网络差分隐私的保护。和以往的社交网络差分隐私保护方法相比,本文设计的基于生成对抗网络反馈的社交网络差分隐私保护方法的执行时间平均为123.2 ms,执行时间更短,应用效果更好。     

基于生成对抗网络的图像风格迁移

生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)可以生成和真实图像较接近的生成图像.作为深度学习中较新的一种图像生成模型,GAN在图像风格迁移中发挥着重要作用.针对当前生成对抗网络模型中存在的生成图像质量较低、模型较难训练等问题,提出了新的风格迁移方法,有效改进了BicycleGAN模型实现图像风格迁移.为了解决GAN在训练中容易出现的退化现象,将残差模块引入GAN的生成器,并引入自注意力机制,获得更多的图像特征,提高生成器的生成质量.为了解决GAN在训练过程中的梯度爆炸现象,在判别器每一个卷积层后面加入谱归一化.为了解决训练不够稳定、生成图像质量低的现象,引入感知损失.在Facades和AerialPhoto&Map数据集上的实验结果表明,该方法的生成图像的PSNR值和SSIM值高于同类比较方法.     

基于生成对抗网络的交通模糊图像复原

针对光线及车辆运动造成的交通图像模糊和分辨率低等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的图像复原方法.在生成器中加入ResNeXt残差块,提高模型的去模糊效果,并使用对抗损失和感知损失保证图像内容的一致性;以DiscoGAN为基础,构建2个GAN对非成对图像进行正向循环和反向循环,实现了模糊域到清晰域的相互转换.实验...     

条件约束下的自我注意生成对抗网络

为了解决生成对抗网络中因生成图像的特征信息表示不足而导致生成效果特征不明显、图像的关键特征信息模糊的问题, 提出了一种条件自我注意生成对抗网络的图像生成方法。该网络结合自我注意生成对抗网络的优点,向生成器和判别器中添加附加条件特征,明确指示模型生成对应的标志性类别信息,将数据的具体维度与语义特征关联起来,用这种方法提取其中的生成模型,使生成特定类型的图像的特征表示更加贴合原始数据分布。实验结果表明,所提出的方法在CelebA和MNIST数据集上的弗雷歇距离值相比较于自我注意生成对抗网络分别约提高了1.26和2.47。验证了所提出的方法相比较于其他的监督类生成模型可以有效地提升图像的质量效果以及多样性,并且可以有效地加快网络的收敛速度。     

一种改进条件生成对抗网络的图像去雾算法

针对现有去雾算法存在的颜色失真、细节丢失和一些肉眼可见的薄雾残留等问题,提出了一种改进条件生成对抗网络的去雾算法。首先,为了能更好地保留图像的底层纹理信息和结构信息,共享浅层和深层图像之间的特征,设计了含对称层跳跃连接结构的生成器。其次,为了保留图像的细节并减少伪影,重新设计了损失函数,在原始网络损失的基础上引入L1损失和感知损失。提出的算法在HSTS数据集上的峰值信噪比可达27.306 4 dB,结构相似度达0.963 3,比其他算法的最优值分别提高了5.728 dB和0.058 1。去雾后目标检测的mAP提高了2.51%,召回率提高了4.31%。实验结果表明,所提出算法可以减少色差,解决薄雾残留问题,块效应基本消除,在主观效果和客观评价上均具有明显优势。     

基于多条件对抗和梯度优化的生成对抗网络

该文针对模式崩溃的问题,从多生成器博弈强迫每个生成器生成不同模式数据的思路出发,提出了一种基于多生成器的生成对抗网络(IMGAN).IMGAN在多个生成器之间采用参数共享的方式来加速训练,同时采用最后一层独立训练的方式来弱化参数同一性所带来的影响;引入一个正则惩罚项使得损失函数可以更好地满足Lipschitz连续,一定...     

基于改进生成对抗网络的图像数据增强方法

为了提高机器学习模型的精确度,提出基于数据分布拟合、生成式对抗神经网络和图像超分辨率重建的图像数据增强方法.该方法将最大似然估计和采样算法生成的符合原始数据分布的二维噪声用于对抗训练,克服了在生成模型中传统图像噪声输入随意的问题;采用逐层训练方式生成高分辨率图像,改进高分辨率图像映射困难、参数冗余的缺点.以轴承滚子表面灰度图像数据增强为例,验证所提方法的有效性.研究结果表明,所提方法生成的图像质量更优,相比传统方法生成的图像峰值信噪比提高13.07%,结构相似性提高32.40%,弗雷歇初始距离降低37.58%,且数据增强后的模型平均精确度提升7.89%.