Deep convolutional generative adversarial network algorithm based on improved fisher's criterion

ZHANG Hao; QI Guanglei; HOU Xiaogang; ZHENG Kaimei

doi:10.37188/OPE.20223024.3239

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Deep convolutional generative adversarial network algorithm based on improved fisher's criterion

Information Sciences | 更新时间：2022-12-27

- Deep convolutional generative adversarial network algorithm based on improved fisher's criterion
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 24, Pages: 3239-3249(2022)
- 作者机构：
  
  1.北京邮电大学世纪学院计算机科学与技术系，北京102101
  2.新疆大学信息科学与工程学院，新疆乌鲁木齐 830046
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223024.3239
  CLC： TP394.1
- Received：18 May 2022，
  
  Revised：08 July 2022，
  
  Published：25 December 2022
- 稿件说明：
移动端阅览
张浩,齐光磊,侯小刚等.基于改进Fisher准则的深度卷积生成对抗网络算法[J].光学精密工程,2022,30(24):3239-3249.

ZHANG Hao,QI Guanglei,HOU Xiaogang,et al.Deep convolutional generative adversarial network algorithm based on improved fisher's criterion[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(24):3239-3249.
张浩,齐光磊,侯小刚等.基于改进Fisher准则的深度卷积生成对抗网络算法[J].光学精密工程,2022,30(24):3239-3249. DOI： 10.37188/OPE.20223024.3239.

ZHANG Hao,QI Guanglei,HOU Xiaogang,et al.Deep convolutional generative adversarial network algorithm based on improved fisher's criterion[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(24):3239-3249. DOI： 10.37188/OPE.20223024.3239.

摘要

针对当训练样本量不足或者迭代次数降低时生成图像质量急剧下降的问题，提出了一种基于改进Fisher准则的深度卷积生成对抗网络算法（FDCGAN，Deep Convolutional Generative Adversarial Network algorithm based on improved Fisher's criterion）。该方法在判别模型中添加线性层，用来提取类别信息。在反向传播中采用基于Fisher的约束准则，结合标签和类别信息，在权值的迭代调整时既考虑误差的最小化，又同时让样本保持类内距离小、类间距离大，从而使权值能更加快速地逼近最优值。通过与最新不同的6个网络模型进行对比实验，FDCGAN模型在FID指标上均取得了较好的效果。此外，通过将该方法运用到目前先进模型上进行泛化测试，实验结果均取得较理想的效果。

Abstract

An improved Fisher’s criterion-based deep convolutional generative adversarial network algorithm （FDCGAN） is proposed in this study to solve the problem of quality deterioration in generated images when the training sample size is insufficient or number of iterations decreases. In this method， a linear layer is added to the discriminative model to extract category information. Then， Fisher’s criterion is used in backpropagation to combine label and category information. To minimize errors， the weights are adjusted iteratively while maintaining small intra-class and large inter-class distances such that the weights can rapidly approach the optimal value. A comparison of the experimental results of the FDCGAN model with that of the most recent six network models shows that the proposed model achieves better performance in all the FID metrics. In addition， applying the proposed model to the current advanced models in generalization tests yields more satisfactory results.

关键词

Keywords

references

陈佛计，朱枫，吴清潇，等 . 生成对抗网络及其在图像生成中的应用研究综述［J］. 计算机学报， 2021 ， 44 （ 2 ）： 347 - 369 . doi: 10.11897/SP.J.1016.2021.00347 http://dx.doi.org/10.11897/SP.J.1016.2021.00347

CHEN F J ， ZHU F ， WU Q X ， et al . A survey about image generation with generative adversarial nets ［J］. Chinese Journal of Computers ， 2021 ， 44 （ 2 ）： 347 - 369 . （in Chinese） . doi: 10.11897/SP.J.1016.2021.00347 http://dx.doi.org/10.11897/SP.J.1016.2021.00347

ge Generation with Generative Adversarial Nets ［J］. Chinese Journal of Computers ， 2021 ， 44 （ 02 ）： 347 - 369 . （in Chinese） . doi: 10.11897/SP.J.1016.2021.00347 http://dx.doi.org/10.11897/SP.J.1016.2021.00347

汪美琴，袁伟伟，张继业 . 生成对抗网络GAN的研究综述［J］. 计算机工程与设计， 2021 ， 42 （ 12 ）： 3389 - 3395 .

WANG M Q ， YUAN W W ， ZHANG J Y . Overview of research on generative adversarial network GAN ［J］. Computer Engineering and Design ， 2021 ， 42 （ 12 ）： 3389 - 3395 . （in Chinese）

GOODFELLOW I ， POUGET-ABADIE J ， MIRZA M ， et al . Generative adversarial nets ［J］. Advances in neural information processing systems ， 2014 ， 27 .

HAILING T ， ZONGTAN S ， YUAN Y ， et al . Analysis and insights from the MIT technology review “top 10 breakthrough technologies” in the past six years ［J］. Chinese Journal of Engineering Science ， 2017 ， 19 （ 5 ）： 85 .

NOWOZIN S ， CSEKE B ， TOMIOKA R . f-gan： Training generative neural samplers using variational divergence minimization ［J］. Advances in neural information processing systems ， 2016 ， 29 .

MAO X D ， LI Q ， XIE H R ， et al . Least squares generative adversarial networks ［C］. 2017 IEEE International Conference on Computer Vision . Venice， Italy . IEEE ， 2017 ： 2813 - 2821 . doi: 10.1109/iccv.2017.304 http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2017.304

ARJOVSKY M ， CHINTALA S ， BOTTOU L . Wasserstein generative adversarial networks ［C］. ICML'17 ： Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70 . 2017 ： 214 - 223 .

MROUEH Y ， SERCU T . Fisher gan ［J］. Advances in Neural Information Processing Systems ， 2017 ， 30 .

HJELM R D ， JACOB A P ， CHE T ， et al . Boundary-seeking generative adversarial networks ［J］. arXiv preprint arXi-v：1702 . 08431 ， 2017 .

RADFORD A ， METZ L ， CHINTALA S . Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks ［J］. arXiv preprint arXiv： 1511.06434 ， 2015 .

MAKHZANI A ， SHLENS J ， JAITLY N ， et al . Adversarial Autoe-ncoders ［J］. arXiv preprint arXiv： 1511.05644 ， 2015 .

ODENA A ， OLAH C ， SHLENS J . Conditional image synthesis with auxiliary classifier gans ［C］. International conference on machine learning. PMLR ， 2017 ： 2642 - 2651 .

孙艳丰，齐光磊，胡永利，等 . 基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法［J］. 北京工业大学学报， 2015 ， 41 （ 6 ）： 835 - 841 .

SUN Y F ， QI G L ， HU Y L ， et al . Deep convolution neural network recognition algorithm based on improved fisher criterion ［J］. Journal of Beijing University of Technology ， 2015 ， 41 （ 6 ）： 835 - 841 . （in Chinese）

XU B ， WANG N ， CHEN T ， et al . Empirical evaluation of rectified activations in convolutional network ［J］. arXiv preprint arXiv： 1505.00853 ， 2015 .

马永杰，徐小冬，张茹，等 . 生成式对抗网络及其在图像生成中的研究进展［J］. 计算机科学与探索， 2021 ， 15 （ 10 ）： 1795 - 1811 .

MA Y J ， XU X D ， ZHANG R ， et al . Generative adversarial network and its research progress in image generation ［J］. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology ， 2021 ， 15 （ 10 ）： 1795 - 1811 . （in Chinese）

胡铭菲，左信，刘建伟 . 深度生成模型综述［J］. 自动化学报， 2022 ， 48 （ 1 ）： 40 - 74 . doi: 10.16383/j.aas.c190866 http://dx.doi.org/10.16383/j.aas.c190866

HU M F ， ZUO X ， LIU J W . Survey on deep generative model ［J］. Acta Automatica Sinica ， 2022 ， 48 （ 1 ）： 40 - 74 . （in Chinese） . doi: 10.16383/j.aas.c190866 http://dx.doi.org/10.16383/j.aas.c190866

HEUSEL M ， RAMSAUER H ， UNTERTHINER T ， et al . Gans trained by a two time-scale update rule converge to a local nash equilibrium ［J］. Advances in neural information proces-sing systems ， 2017 ， 30 .

卢涛，陈冲，许若波，等 . 基于边缘增强生成对抗网络的人脸超分辨率重建［J］. 华中科技大学学报（自然科学版）， 2020 ， 48 （ 1 ）： 87 - 92 .

LU T ， CHEN CH ， XU R B ， et al . Face hallucination based on edge enhanced generative adversarial network ［J］. Journal of Huazhong University of Science and Technology （Natural Science Edition）， 2020 ， 48 （ 1 ）： 87 - 92 . （in Chinese）

赵海英，周伟，侯小刚，等 . 多标签分类的传统民族服饰纹样图像语义理解［J］. 光学精密工程， 2020 ， 28 （ 3 ）： 695 - 703 . doi: 10.3788/OPE.20202803.0695 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20202803.0695

ZHAO H Y ， ZHOU W ， HOU X G ， et al . Multi-label classification of traditional national costume pattern image semantic understanding ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2020 ， 28 （ 3 ）： 695 - 703 . （in Chinese） . doi: 10.3788/OPE.20202803.0695 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20202803.0695

徐哲，耿杰，蒋雯，等 . 联合训练生成对抗网络的半监督分类方法［J］. 光学精密工程， 2021 ， 29 （ 5 ）： 1127 - 1135 . doi: 10.37188/OPE.20212905.1127 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212905.1127

XU ZH ， GENG J ， JIANG W ， et al . Co-training generative adversarial networks for semi-supervised classification method ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2021 ， 29 （ 5 ）： 1127 - 1135 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20212905.1127 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212905.1127

郝帅，吴瑛琦，马旭，等 . 基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配［J］. 光学精密工程， 2022 ， 30 （ 5 ）： 602 - 614 . doi: 10.37188/OPE.20223005.0592 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20223005.0592

HAO SH ， WU Y Q ， MA X ， et al . Visible and infrared image matching based on CycleGAN-SIFT ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2022 ， 30 （ 5 ）： 602 - 614 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20223005.0592 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20223005.0592

ge matching based on CycleGAN-SIFT ［J］. Optics and Pr-Engineeringecision ， 2022 ， 30 （ 5 ）： 602 - 614 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20223005.0592 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20223005.0592

Views

1006

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

No data

Related Author

No data

Related Institution

No data

AI问答

Address：No.3888 Dong Nanhu Road, Changchun, Jilin, China Postal code：130033
Tel：0431-86176855 Email：gxjmgc@ciomp.ac.cn
Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 吉ICP备11002662号-17 京公网安备11010802024621
It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.

⁰