基于改进的U-Net生成对抗网络的图像翻译算法

摘要

cqvip:针对传统生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像翻译过程中生成图像的轮廓、纹理等特征丢失以及造成图像翻译效果不佳的问题,提出了基于改进U-Net模型的生成对抗网络图像翻译算法。首先,实验研究Pix2Pix生成对抗网络优化算法、学习率以及迭代次数对图像翻译效果的影响,确定生成对抗网络模型参数与优化方法;其次,通过增加反卷积跳跃连接的重复次数增强特征的表达能力;最后,在CUFS人脸数据库上进行实验确定模型参数。实验表明,反卷积跳跃连接的重复次数为5次时,图像翻译的用户调研满意评价指标达到42%,图像翻译的质量达到最优。