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基于属性独立生成对抗网络的人脸属性迁移方法研究
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基于属性独立生成对抗网络的人脸属性迁移方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-17页
1.1 研究背景与意义
第11-12页
1.2 国内外研究现状
第12-14页
1.3 研究内容
第14页
1.4 论文组织结构
第14-17页
第二章 相关技术
第17-31页
2.1 卷积神经网络
第17-20页
2.1.1 卷积层和激活函数
第17-19页
2.1.2 池化层
第19-20页
2.1.3 全连接层
第20页
2.2 变分自编码器
第20-23页
2.3 生成对抗网络
第23-27页
2.3.1 基本原理
第23-24页
2.3.2 改进模型
第24-27页
2.4 基于神经网络的风格迁移方法
第27-30页
2.4.1 基于特征提取网络的风格迁移
第28-29页
2.4.2 基于生成对抗网络的风格迁移
第29-30页
2.5 本章小结
第30-31页
第三章 基于属性独立生成对抗网络的人脸属性迁移算法
第31-53页
3.1 人脸属性迁移模型
第31-32页
3.2 总体框架设计
第32-35页
3.2.1 网络的前向传播
第33-34页
3.2.2 身份向量
第34-35页
3.3 损失函数
第35-40页
3.3.1 对抗损失
第35-37页
3.3.2 属性分类损失
第37页
3.3.3 图片重构损失
第37-38页
3.3.4 身份向量重构损失
第38-39页
3.3.5 总体损失函数
第39-40页
3.4 网络结构
第40-43页
3.4.1 全卷积神经网络
第40-41页
3.4.2 跳跃连接
第41页
3.4.3 潜变量分层结构
第41-42页
3.4.4 归一化层
第42-43页
3.4.5 共享卷积结构
第43页
3.5 网络实现
第43-51页
3.5.1 网络具体结构
第44-45页
3.5.2 跳跃连接与身份向量分层的实现
第45-46页
3.5.3 WGAN-GP的实现
第46-47页
3.5.4 归一化层的实现
第47-49页
3.5.5 共享卷积结构的实现
第49-51页
3.6 本章小结
第51-53页
第四章 生成对抗网络中的可变式交替训练机制
第53-69页
4.1 神经网络的训练方法
第53-58页
4.1.1 常见的神经网络训练方法
第54-56页
4.1.2 生成对抗网络训练中存在的问题
第56-58页
4.2 训练方法的设计与实现
第58-65页
4.2.1 参数初始化方法
第58-59页
4.2.2 优化器的选择
第59-60页
4.2.3 可变学习率
第60-61页
4.2.4 可变式交替训练机制
第61-65页
4.3 网络训练的其它细节
第65-67页
4.4 本章小结
第67-69页
第五章 实验与分析
第69-95页
5.1 实验环境
第69-70页
5.2 数据集介绍
第70-73页
5.2.1 名人人脸属性数据集
第70-71页
5.2.2 数据集预处理
第71-73页
5.3 实验对比分析
第73-84页
5.3.1 对比模型介绍
第73-75页
5.3.2 人脸单属性迁移
第75-79页
5.3.3 人脸多属性迁移
第79-82页
5.3.4 人脸之间属性替换
第82-84页
5.4 评价指标
第84-89页
5.4.1 人脸属性迁移准确率
第85-87页
5.4.2 人脸属性迁移留存错误率
第87-89页
5.5 独立性和收敛性测试实验
第89-94页
5.5.1 控制属性独立性程度
第89-91页
5.5.2 交替训练机制的影响
第91-94页
5.6 本章小结
第94-95页
第六章 总结与展望
第95-97页
6.1 总结
第95-96页
6.2 展望
第96-97页
参考文献
第97-101页
致谢
第101-102页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第102页
本篇论文共
102
页,
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。
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