基于自适应归一化的无监督注意力生成网络结构及方法

摘要

本发明公开一种基于自适应归一化的无监督注意力生成网络结构及方法，使用Cycle‑GAN作为基础架构，网络结构中包括生成器和判别器，生成器主要包括高低频卷积层、自注意力层和自适应归一化层，高低频卷积层用于将输入的图像提取一阶信息；自注意力层对提取到的一阶信息继续进行处理形成二阶并带有注意力机制的图像表示；自适应归一化层对二阶带有注意力机制的图像表示信息进行级联形成最终的图像表示；判别器通过对真实图像和生成图像的表示使用进行分类，用来判别生成图像和真是图像，来辅助生成器更好的生成。实现对图像特征提取及恢复，并将提取到的特征转化为对应的图像。