【摘 要】
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针对目标姿态下的人体图像生成过程中需要成对数据的局限性问题,提出了基于CycleGAN循环一致性思想的无监督生成方法.首先由源图像生成目标姿态图像,再由生成的图像映射回源图像.通过两次对抗训练优化生成器参数,使得生成的目标图像趋于逼真的效果,避免了成对数据的需求,可以应用到其他非刚性对象的转换任务中.此外,为了进一步地加强生成图像的特征一致性和结构一致性,本文提出了新颖的外观一致性损失.最后,在D
【机 构】
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江西农业大学 软件学院,南昌330045;江西农业大学 计算机与信息工程学院,南昌330045;江西农业大学 软件学院,南昌330045;江西省高等学校农业信息技术重点实验室,南昌330045;江铃控
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针对目标姿态下的人体图像生成过程中需要成对数据的局限性问题,提出了基于CycleGAN循环一致性思想的无监督生成方法.首先由源图像生成目标姿态图像,再由生成的图像映射回源图像.通过两次对抗训练优化生成器参数,使得生成的目标图像趋于逼真的效果,避免了成对数据的需求,可以应用到其他非刚性对象的转换任务中.此外,为了进一步地加强生成图像的特征一致性和结构一致性,本文提出了新颖的外观一致性损失.最后,在DeepFashion和Market-1501数据集上对提出的方法进行了实验,并与其它先进的模型进行了比较
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