软件学报

作者：肖进胜，周景龙，雷俊锋，李亮，丁玲，杜治一

单位：肖进胜，武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 43007211,周景龙，武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 43007202,雷俊锋，武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 43007203,李亮，武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 43007204,丁玲，湖北第二师范学院 计算机学院, 湖北 武汉 43020505,杜治一，武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 43007206

关键词：图像生成;深度学习;生成对抗网络;跨层连接;场景转换

基金：国家重点研发计划（2017YFB1302401）；国家自然科学基金（61471272）

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.

来源：2021年第9期

《软件学报》期刊编辑部

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