基于 StarGAN的人臉表情數(shù)據(jù)增強(qiáng)研究

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摘要：StarGAN網(wǎng)絡(luò)在生成人臉表情圖片時(shí)存在局部細(xì)節(jié)模糊、重疊、整體質(zhì)量不佳等問題，針對(duì)上述問題，對(duì)基礎(chǔ)StarGAN網(wǎng)絡(luò)提出了以下3項(xiàng)改進(jìn)：對(duì)生成器加入CBAM注意力模塊；改變生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為Attention U-Net網(wǎng)絡(luò)；對(duì)原來的損失函數(shù)加入上下文損失函數(shù)。對(duì)于實(shí)驗(yàn)結(jié)果使用定性和定量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，通過與其他模型的FID圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值比較，文章提出的方法生成的圖片在圖像整體質(zhì)量和局部細(xì)節(jié)都有顯著的效果。（剩余5579字）