检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2022年第12期39卷 3815-3819页

作者：孙志伟马韬赵婷婷闫潇宁许能华天津科技大学人工智能学院天津300222 深圳市安软科技股份有限公司深圳518131

为了解决生成对抗网络(GAN)在生成图像时出现的模式崩塌问题,提出了一种最大化中心模式和微小模式损失生成对抗网络(MMMGAN)。首先,将具有相同标签的生成图像的模式定义为中心模式和微小模式,中心模式和微小模式分别代表相似模式的集合... 详细信息

为了解决生成对抗网络(GAN)在生成图像时出现的模式崩塌问题,提出了一种最大化中心模式和微小模式损失生成对抗网络(MMMGAN)。首先,将具有相同标签的生成图像的模式定义为中心模式和微小模式,中心模式和微小模式分别代表相似模式的集合和学习完中心模式后可能的模式变化。其次,基于上述的定义提出最大化中心模式和微小模式损失。最后,引入该损失函数,在保证生成图像的分布逼近真实图像的前提下,绝大多数评价指标都得到了改善,提升了生成图像的多样性。拓展性的实验结果表明,提出的最大化中心模式和微小模式损失应用于两种及其以上不同类型任务中,模式崩塌得到了有效缓解。

关键词：图像生成中心模式微小模式模式崩塌深度学习

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基于生成对抗网络的图像数据库扩充研究

基于生成对抗网络的图像数据库扩充研究

引用

作者：马韬天津科技大学

学位级别：硕士

如今深度学习在各行各业中应用得越来越广泛,得益于大量的数据支撑,深度学习模型能够有效的学习数据的分布,从而加速了计算机视觉与传统行业结合的步伐。随着模型精度的不断提高和拆解的深度学习任务越来越细化,仅仅依靠包括更改网络结... 详细信息

如今深度学习在各行各业中应用得越来越广泛,得益于大量的数据支撑,深度学习模型能够有效的学习数据的分布,从而加速了计算机视觉与传统行业结合的步伐。随着模型精度的不断提高和拆解的深度学习任务越来越细化,仅仅依靠包括更改网络结构、使用预训练的网络、更精细化的调参等技巧来优化模型,很难再进一步优化模型的性能。因此除了优化模型外,模型就需要海量新的数据用来训练模型以提升性能。如何依靠现有的数据集训练模型从而实现有效的扩充数据库便成为了一项重要且有意义的课题。本论文将从图像生成的角度开展图像数据库的扩充研究。图像生成模型现有VAE、生成对抗网络(GANs)等生成模型。本论文将基于GANs开展图像数据库的扩充研究。传统的生成对抗网络在图像生成方面取得了巨大的成功,但是GAN模型经常会无法避免的出现模式崩塌现象,这主要由于输入到生成对抗网络中的条件信息的维度通常高于潜在向量的维度,使得生成器仅关注到条件信息,而忽略了潜在向量的作用。现如今模型参数量较大的模型(如BIGGAN)依然存在模式崩塌问题。为了很好地解决这个问题,本文将从优化生成器的角度改善生成图像的多样性,从而改善图像数据库扩充样本的效果。并提出了两种损失函数来缓解模式崩塌。(1)现有的生成对抗网络生成的图像在保真度方面虽然有较大进展,但是却常常出现多样性不足的问题,因此提出采用多样化模式损失优化生成器,从而缓解模式崩塌。对于多个随机噪声输入到模型中,对应生成多张图像。如果噪声的分布比较分散时,那么图像的随机性也会更高,因此,提出了多样化模式损失,它的核心思想是生成的图像都围绕一个中心特征生成,然后以中心特征为中心,向四周围扩散学习其他特征。这样生成的图像在确保生成图像分布接近真实图像分布的重要前提下,能够更好的追求了生成图像的多样性。(2)为了进一步改善提升生成图像的多样性,本文更进一步提出最大化中心模式和微小模式损失。首先对具有相同标签但潜在向量不同的图像的模式定义为中心模式和微小模式。中心模式代表这一批图像中相似特征的集合,微小模式代表学习中心模式后可能的模式变化。而后提出将中心模式和微小模式之间的距离最大化。最后,将此损失应用在生成器上缓解模式崩塌。实验结果表明:提出的损失在90%以上的评估矩阵中都都优于先前的模型。

关键词：模式崩塌图像生成中心模式微小模式生成对抗网络

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