基于DDR-CycleGAN的红外图像数据增强

摘要：

提出了一种基于双鉴别器相对循环一致性生成对抗网络(DDR-CycleGAN)的红外图像数据生成方法.针对双鉴别器监督机制易出现的过度优化造成的性能下降问题,该方法在双鉴别器循环一致性生成对抗网络(DD-CycleGAN)中加入了相对概率的思想,采用鉴别器鉴别图像的相对真实概率替代绝对真实概率,使得生成图片更加接近真实图片.本文方法采用FLIR数据集进行训练和测试,实验结果表明本文方法相比DD-CycleGAN在可见光图像生成红外图像的图像质量上,峰值信噪比提高了3.91％,FID(Frechet Inception Dis-tance score)降低了3.81％.

关键词：循环一致性生成对抗网络、双监督机制、相对概率、红外图像数据增强

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院项目（非规范项目）No.E01Z040101

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：600-606