面向非匹配語義數(shù)據(jù)的高保真度圖像翻譯方法

摘要： 在智能駕駛環(huán)境感知領(lǐng)域，圖像翻譯模型在源域與目標(biāo)域語義不匹配時(shí)常導(dǎo)致語義翻轉(zhuǎn)和細(xì)節(jié)丟失問題，為此提出一種面向非對(duì)稱域數(shù)據(jù)的高保真圖像翻譯方法?；跀U(kuò)散模型的生成器結(jié)構(gòu)，提出多重自適應(yīng)跳躍連接模塊MASC和高維向量一致性損失HVC loss。MASC通過動(dòng)態(tài)歸一化與注意力機(jī)制，自適應(yīng)處理跳躍連接中的語義信息與風(fēng)格信息；HVC loss在高維向量空間約束語義映射關(guān)系。相比于最優(yōu)結(jié)果... （共9頁）