圖像合成是深度學(xué)習(xí)和視覺(jué)計(jì)算中的一個(gè)重要的研究方向,其在當(dāng)今社會(huì)生活中具有廣泛的應(yīng)用前景和價(jià)值。它一般通過(guò)對(duì)輸入的原始圖像進(jìn)行特征的提取與分析,再對(duì)這些特征作特定的約束與變換得到新的特征,最后利用新的特征來(lái)合成輸出新的圖像。傳統(tǒng)的圖像合成方法一般基于人為設(shè)定的特征如顏色直方圖、紋理信息、形狀信息和灰度信息等,再結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行圖像合成的研究。這類方法由于過(guò)度依賴人為設(shè)定的淺層特征而忽略了圖像的深層特征和空間相關(guān)特征,因此難以合成令人滿意的新圖像,從而在實(shí)際環(huán)境中無(wú)法適用。近年來(lái),以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為核心的圖像合成方法已經(jīng)在很多行業(yè)取得了很大的成果。這類方法主要使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的圖像生成模型用于新的圖像合成。U-net和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是兩個(gè)常用于圖像合成的深度網(wǎng)絡(luò)模型。但是U-net仍存在一定的局限性,U-net是一種左右對(duì)稱的U型網(wǎng)絡(luò),在增大輸出圖像分辨率的同時(shí),網(wǎng)絡(luò)中卷積層的數(shù)量會(huì)成倍增加,這會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)層次加深,使網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練變得更加困難,模型的學(xué)習(xí)性能會(huì)發(fā)生退化,最終造成合成的圖像具有較低的質(zhì)量。因此,對(duì)U-net的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化就非常有必要和意義。為了解決上述問(wèn)題,本文提出... 

【文章來(lái)源】：湖北工業(yè)大學(xué)湖北省

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

U-net的體系結(jié)構(gòu)

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文8層的輸入特征圖上。這也就是說(shuō)，將低層特征復(fù)制到相應(yīng)的高層特征上，實(shí)際上是創(chuàng)造了一條信息傳播的路徑，使信號(hào)更容易地在低層和高層之間傳播，這不僅有利于梯度在訓(xùn)練過(guò)程中的反向傳播，而且還可以將較低層次的細(xì)粒度特征輸送到給高層次的粗粒度特征。2.2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中的一個(gè)非常重要的深度生成模型，其通常包括同時(shí)學(xué)習(xí)的生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)。生成器用于生成接近真實(shí)樣本的分布，來(lái)生成新的圖像。判別器可以當(dāng)成是一種二分類模型，用于判別生成的樣本與真實(shí)樣本之間的真假關(guān)系。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)通常使用最小-最大博弈進(jìn)行優(yōu)化：生成器往往盡可能的生成接近真實(shí)分布的數(shù)據(jù)來(lái)達(dá)到欺騙判別器的目的，而判別器通過(guò)找到真實(shí)數(shù)據(jù)與生成的數(shù)據(jù)之間的最佳區(qū)分來(lái)嘗試不被生成器欺騙。圖2.2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)如圖2.2所示生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)。在圖2.2中，生成器網(wǎng)絡(luò)由矩形G來(lái)表示，判別器網(wǎng)絡(luò)由矩形D來(lái)表示，z表示的是模型的原始輸入，可以是一段噪音，一張圖像或是一段文本等。G(z)表示生成器的輸出即生成的假的數(shù)據(jù)分布，而x表示真實(shí)的數(shù)據(jù)分布。在實(shí)際研究和應(yīng)用過(guò)程中，生成器和判別器一般都是經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。判別器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)是最大化區(qū)分生成器的假數(shù)據(jù)

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文9與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的概率，而生成器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是以最大化判別器不能識(shí)別其生成的樣本的概率為優(yōu)化目標(biāo)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行流程可簡(jiǎn)述如下：（1）張量z作為生成器的輸入數(shù)據(jù)，該張量取樣自一個(gè)潛在的先驗(yàn)分布或是一個(gè)無(wú)序的噪音，再由生成器G對(duì)輸入z進(jìn)行約束和變換，獲得生成的假樣本G(z)。（2）將G(z)和x分別輸入判別器，然后判別器輸出輸入為真實(shí)樣本的概率。（3）訓(xùn)練模型的最終目標(biāo)。經(jīng)過(guò)一系列的訓(xùn)練迭代和參數(shù)優(yōu)化，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)包括生成器和判別器兩者的損失會(huì)逐漸收斂至一個(gè)平衡點(diǎn)，也叫納什平衡。在訓(xùn)練生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的迭代過(guò)程中，生成器和判別器將會(huì)不斷被優(yōu)化從而不斷提升性能。當(dāng)執(zhí)行訓(xùn)練到一定的迭代次數(shù)時(shí)，即判別器判別生成的數(shù)據(jù)為真的概率逼近0.5時(shí)，可以認(rèn)為此時(shí)生成器能夠得到符合真實(shí)樣本分布的輸出結(jié)果。2.3殘差模塊殘差模塊（Residualbloack）是在2015年由何凱明等人提出來(lái)用于解決隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，網(wǎng)絡(luò)模型會(huì)發(fā)生退化的問(wèn)題，即網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)不斷增加，其網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率雖然一開(kāi)始會(huì)上升，但到最后會(huì)迅速下降[38]。實(shí)際上，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到一定深的層數(shù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)模型的性能就已經(jīng)無(wú)法再提升，如果再繼續(xù)加深網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，只會(huì)使網(wǎng)絡(luò)變得更加復(fù)雜，冗余度過(guò)大，最終性能會(huì)下降，也就是網(wǎng)絡(luò)的退化問(wèn)題。這種問(wèn)題并不是由過(guò)擬合造成的，因?yàn)槟Ｐ驮谟?xùn)練和測(cè)試時(shí)，性能均會(huì)下降。何等人通過(guò)大量研究提出了基于殘差模塊的殘差網(wǎng)（ResidualNetworks，ResNets），該網(wǎng)絡(luò)模型具有不同層數(shù)的深度，如Resnet18、Resnet50和Resnet101等，其有效的證明了殘差模塊能夠解決更深層網(wǎng)絡(luò)模型的退化問(wèn)題[38]。圖2.3殘差塊結(jié)構(gòu)圖如圖2.3所示殘差模塊的基本結(jié)構(gòu)。由圖可知，在殘差模塊中，一個(gè)快捷連

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3521003