26年WP电子科学与技术基于无监督生成注意力网络的图像翻译研究4.08-AI10.42全日(20129字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业设计摘要伴随着人工智能技术的迅速发展，深度学习领域在计算机视觉方面取得了很多突破性的成果，图像到图像翻译技术由于具有跨域转换的能力优势，在图像编辑、影视制作、医疗影像处理等众多领域具有非常广阔的应用前景。但是实际应用中图像翻译技术存在配对数据获取成本高、标注难等问题，因此无监督生成对抗网络（CycleGAN）成为研究图像翻译领域的热点，但是目前的模型还存在明显的痛点，传统的归一化方法不能很好地适应，注意力机制和自适应层归一化（AdaLIN）两者之间缺少有效的协同，在原生 U-GAT-IT 模型中，CAM 注意力机制和 AdaLIN ...

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