基于文本—图像及流形插值的对抗模型
张帅1; 杨雪霞2
2020-08-15
发表期刊软件导刊
ISSN1672-7800
卷号19期号:08页码:216-220
摘要针对传统文本—图像对抗模型中,由于反卷积网络参数过多容易产生过拟合现象,导致生成图像质量较差,而线性分解方法无法解决文本—图像对抗模型中输入单一的问题,提出一种在线性分解基础上加入流形插值的算法,并对传统DCGAN模型进行改进,以提高图像的鲁棒性。仿真实验结果表明,生成花卉图像的FID分数降低了4.73%,生成鸟类的FID分数降低了4.11%,在Oxford-102和CUB两个数据集上生成图像的人类评估分数分别降低了75.64%和58.95%,初始分数分别提高14.88%和14.39%,说明新模型生成的图片更符合人类视角,图片特征更为丰富。
关键词生成图像 过拟合 深度卷积 流形插值 对抗网络
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语种中文
资助项目国家自然科学基金项目(11602157);山西电大校基金规划项目(SXDDKT201903)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/53000
专题国家开放大学山西分部
通讯作者杨雪霞
作者单位1.太原广播电视大学教学研究中心;
2.太原科技大学应用科学学院
第一作者单位国家开放大学山西分部
第一作者的第一单位国家开放大学山西分部
推荐引用方式
GB/T 7714
张帅,杨雪霞. 基于文本—图像及流形插值的对抗模型[J]. 软件导刊,2020,19(08):216-220.
APA 张帅,&杨雪霞.(2020).基于文本—图像及流形插值的对抗模型.软件导刊,19(08),216-220.
MLA 张帅,et al."基于文本—图像及流形插值的对抗模型".软件导刊 19.08(2020):216-220.
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