基于硬负样本对比学习的水下图像生成方法

模式识别与人工智能页数： 23 2024-10-15

摘要：在获取稀缺水下图像时图像生成技术至关重要，通常依赖有序配对数据.考虑到实际海洋环境中获取该类数据受限，引入CL-GAN(Contrastive Learning-Based Generative Adversarial Network),克服图像域双射条件的限制，但由于随机采样的负样本质量较低，模型难以从水下噪声图像中学习复杂内容特征.因此，文中提出基于硬负样本对比学习的特征级... （共23页）

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