面向图像场景转换的改进型生成对抗网络

设计了新的生成器网络、判决器网络以及新的损失函数,用于图像场景转换.首先,生成器网络采用了带跨层连接结构的深度卷积神经网络,其中,多个跨层连接以实现图像结构信息的共享;而判决器网络采用了多尺度全域卷积网络,多尺度判决器可以区分不同尺寸下的真实和生成图像.同时,对于损失函数,该算法借鉴其他算法提出了 4种损失函数的组合,并通过实验对比证明了新损失函数的有效性,包括GAN损失、L1损失、VGG损失、FM损失.从实验结果显示,该算法能够实现多种转换,且转换后图像的细节保留较为完整,生成图像较为真实,明显消除了块效应.