基于注意力机制的循环一致性生成对抗网络

针对循环一致性生成对抗网络（Cycle-GAN）在图像风格转换任务上出现的纹理细节处理得不好、背景颜色保留较差等问题，并且缩小在配对图像数据集和非配对图像数据集上训练结果的差异，提出一种基于注意力机制的循环一致性生成对抗网络，在生成器网络中融入通道注意力机制（SE-Net），利用网络自主学习的方法得到每一个特征通道的重要程度，再分别赋予每个特征通道不一样的权重系数，以此来强调有重要特征的部分、抑制非重要特征的部分，使得不同特征和不同区域能够被生成器网络非均匀的处理。同时引入对比学习（CL），使网络能够学习到图像的更高层次的通用特征。实验结果表明，所提方法在horse2zebra数据集上取得了较好的结果。