一种基于生成对抗网络的目标域导向的无监督图像转换方法

摘要

本发明提供一种基于生成对抗网络的目标域导向的无监督图像转换方法，属于计算机视觉领域。本发明用来实现无监督的跨领域图像到图像的转换任务，属于计算机视觉领域。本方法设计了一个自编码重构网络，通过最小化源域图像的重构损失来提取源域图像的分层表征。同时，通过权值共享策略，共享网络模型中的两组生成对抗网络中编码和解码高层语义信息的网络层的权值，以保证输出图像能够保留输入图像的基本结构和特征。然后，两个判别器分别用来区分输入图像是各自领域的真实图像还是生成的图像。本方法能够有效进行无监督的跨域图像转换，生成高质量的图像。实验证明所提方法在CelebA等标准数据集上取得了很好的结果。