【摘 要】
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将卷积神经网络引入生成对抗网络可提高所生成图像的质量,但网络的感受野较小且难以学习各个特征通道之间的重要关系。在SinGAN网络的基础上,提出一种能从单幅图像中学习的生成对抗网络模型。在SinGAN网络的生成器和鉴别器中引入Inception V2模块以增加网络宽度扩大感受野,采用多个卷积核提取图像特征并进行特征融合,利用SENet模块学习各个通道的重要程度以获取更好的图像表征。实验结果表明,与B
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX05019-005),黑龙江省自然科学基金(LH2019F004)。
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将卷积神经网络引入生成对抗网络可提高所生成图像的质量,但网络的感受野较小且难以学习各个特征通道之间的重要关系。在SinGAN网络的基础上,提出一种能从单幅图像中学习的生成对抗网络模型。在SinGAN网络的生成器和鉴别器中引入Inception V2模块以增加网络宽度扩大感受野,采用多个卷积核提取图像特征并进行特征融合,利用SENet模块学习各个通道的重要程度以获取更好的图像表征。实验结果表明,与Bicubic和SinGAN模型相比,该模型峰值信噪比和结构相似性值更高,可有效提升图像生成质量。
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