一种基于文本‑图像生成对抗网络模型的多尺度卷积核方法

摘要

本发明公开了一种基于文本‑图像生成对抗网络模型的多尺度卷积核方法，包括以下步骤：S1、构造文本‑图像生成对抗网络模型；S2、利用深度卷积神经网络充当生成器、判别器的功能；S3、对文本进行编码之后与随机噪声结合，输入至生成器中；S4、在文本‑图像生成对抗网络模型中利用多尺度卷积对图像进行卷积操作；S5、将多尺度卷积操作得到的损失函数输入生成器进行后续训练。本方法构建的文本‑图像生成对抗网络模型，通过多尺度卷积改变判别器、生成器接收图片后的卷积方式，从原来的针对单层图像通道只使用1个卷积核的操作转变为同时采用多个卷积核，使得整个网络能够在对单层图像通道卷积时学习到更多特征，提高了网络训练的效率。