基于条件生成对抗和泊松融合的图像数据增强方法

陈可嘉,曾威文,王朕卿

Image data enhancement method based on conditional generative adversarial network and Poisson blending

Kejia CHEN,Weiwen ZENG,Zhenqing WANG

表 3 不同数据集上的消融实验结果

Tab.3 Ablation experiment results on different datasets

数据集 生成网络 $\overline D_{\mathrm{loss}} $ $\overline W_{\mathrm{D}} $ $\overline {\mathrm{GP}}_{\mathrm{loss}} $ IS FID CIFAR-10 PB-WCGAN-GP(CBAM)(本文) 1.56 1.78 0.09 3.31±0.32 14.82 PB-WGAN-GP(CBAM) 2.28 2.51 0.19 3.29±0.33 18.52 WCGAN-GP(CBAM) 1.80 1.93 0.11 3.26±0.23 19.78 WGAN-GP(CBAM) 2.15 2.35 0.16 3.22±0.24 22.53 WCGAN-GP 2.32 2.50 0.36 3.25±0.19 20.51 WGAN-GP 2.46 3.73 0.46 2.99±0.22 29.30 WGAN 2.81 5.13 — 2.77±0.18 55.2 Huawei-Garbage PB-WCGAN-GP(CBAM)(本文) 1.94 2.29 0.17 4.41±0.48 104.57 PB-WGAN-GP(CBAM) 2.62 2.78 0.21 3.74±0.46 132.82 WCGAN-GP(CBAM) 2.19 2.36 0.17 4.33±0.33 139.76 WGAN-GP(CBAM) 2.30 2.75 0.17 3.88±0.34 148.31 WCGAN-GP 2.38 2.50 0.41 3.62±0.28 141.47 WGAN-GP 2.72 3.13 0.44 3.42±0.17 152.08 WGAN 3.24 3.51 — 3.25±0.24 278.30