縮放模式的圖像生成方法的研究的開(kāi)題報(bào)告

基于平移/縮放模式的圖像生成方法的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，圖像生成是一個(gè)非常廣泛的研究領(lǐng)域。目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在圖像生成領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)展，例如基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像生成方法已經(jīng)成為了當(dāng)前圖像生成領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。然而，目前使用的生成方法大多都是基于給定的輸入信息進(jìn)行生成，而對(duì)于沒(méi)有給定嚴(yán)格的輸入信息的情況下，如何生成有效性好的圖像是一個(gè)挑戰(zhàn)。本課題基于平移/縮放模式的圖像生成方法，即考慮圖像中不同位置和大小的物體之間的關(guān)系，利用平移和縮放來(lái)生成新的圖像，從而解決無(wú)輸入信息圖像生成問(wèn)題。二、研究?jī)?nèi)容本課題擬從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：1.研究平移/縮放模式的圖像生成方法的理論基礎(chǔ)和目前的研究現(xiàn)狀。2.設(shè)計(jì)基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，探究特征提取器和生成器的組合形式對(duì)生成結(jié)果的影響。3.實(shí)現(xiàn)基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試和分析，評(píng)估其生成效果與生成時(shí)間等指標(biāo)。三、預(yù)期成果1.對(duì)基于平移/縮放模式的圖像生成方法的理論做出系統(tǒng)性總結(jié)。2.提出一種新穎、高效的基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠在無(wú)輸入信息的情況下生成有效性好的圖像。3.實(shí)現(xiàn)基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)表明其生成效果較好，且在生成時(shí)間上具有較好的性能。四、研究難點(diǎn)1.設(shè)計(jì)合適的平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升生成效果。2.解決缺乏輸入信息的情況下，如何利用平移/縮放模式進(jìn)行圖像生成。3.通過(guò)實(shí)驗(yàn)與分析，研究生成效果與生成時(shí)間之間的平衡。五、研究方法本課題將采用以下研究方法：1.對(duì)目前的平移/縮放模式圖像生成方法進(jìn)行文獻(xiàn)綜述和分析，總結(jié)其中存在的問(wèn)題和未解決的難題。2.基于研究現(xiàn)狀提出一種新穎、高效的基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行理論分析。3.實(shí)現(xiàn)基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試和分析，評(píng)估其生成效果與生成時(shí)間等指標(biāo)。4.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，發(fā)表相關(guān)論文。六、進(jìn)度安排1.第1-2周：對(duì)平移/縮放模式的圖像生成研究領(lǐng)域進(jìn)行文獻(xiàn)綜述和分析。2.第3-6周：設(shè)計(jì)基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行理論分析。3.第7-10周：實(shí)現(xiàn)基于平移/縮放模式的圖像生成網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試和分析。4.第11-12周：分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，撰寫畢業(yè)論文。七、參考文獻(xiàn)[1]ZhangH,XuT,LiH,etal.StackGAN++:RealisticImageSynthesiswithStackedGenerativeAdversarialNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2019,41(8):1947-1962.[2]KarrasT,AilaT,LaineS,etal.AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks[C]//IEEEConferenceonComputerVision&PatternRecognition.IEEE,2019.[3]NIPS2018,在使用了微軟珂朵莉教練之后，GAN的效果有多大提升？,論文筆記,2018.[4]CAOYi-shu1,2,LIUXue-jun1.FaceattributemanipulationthroughZ-spaceeditingwithposeandshaperegularization[C]//2020InternationalConferenceonCommun