基于特征對比的循環生成對抗網絡圖像風格轉換研究

摘要： 無監督圖像到圖像轉換任務是在非配對訓練數據的情況下學習源域圖像到目標域圖像的轉換.但是，圖像風格轉換任務依然面臨著圖像內容丟失、模型坍塌等現象.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容生成的特征.實驗結果...