基于 StarGAN的人脸表情数据增强研究

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摘要：StarGAN网络在生成人脸表情图片时存在局部细节模糊、重叠、整体质量不佳等问题，针对上述问题，对基础StarGAN网络提出了以下3项改进：对生成器加入CBAM注意力模块；改变生成器的网络结构为Attention U-Net网络；对原来的损失函数加入上下文损失函数。对于实验结果使用定性和定量的评价标准，通过与其他模型的FID图像评价指标数值比较，文章提出的方法生成的图片在图像整体质量和局部细节都有显著的效果。（剩余5579字）

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