激光与红外

作者：张浩

单位：1.中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁 沈阳 110016；2.中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016；3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110169；4.中国科学院大学,北京 100049；5.西北大学信息科学与技术学院,陕西 西安 710127；

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

基金：中科院创新基金项目(No.E01Z040101)资助。

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 Distancescore)降低了3.81。

来源：2022年第4期

《激光与红外》期刊编辑部

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