基于条件投影的无配对数据跨域图像翻译方法
现有的图像翻译方法在涉及两个域以上的翻译任务时缺少可拓展性和鲁棒性.为了实现高质量、高效率的翻译,提出了一种基于条件投影的无配对数据图像转换方法.该方法通过计算生成器学习到的特征信息与条件信息的相似度,来提升翻译的正确性并生成更高质量的图像.相较于现有方法,所提方法使用的参数更少、训练时间更短,并基于多个数据集验证了所提方法的有效性.
生成式对抗网络、图像翻译、监督学习、条件投影、人工智能
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TP391.411(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61603197,61772284;南京邮电大学科研基金NY215104
2019-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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