基于注意力残差网络的卫星图像翻译方法

作     者：王晋宇 张长弓 杨海涛 冯博迪 李高源 高宇歌 Wang Jinyu;Zhang Changgong;Yang Haitao;Feng Bodi;Li Gaoyuan;Gao Yuge

作者机构：航天工程大学航天信息学院北京101416 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2022年第59卷第2期

页      面：224-234页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：图像处理 循环生成对抗网络 注意力机制 分离卷积 最小二乘损失 

摘      要：卫星图像翻译是生成对抗网络的重要应用场景之一,现有的卫星图像翻译存在生成质量低、泛化能力弱、计算代价高等问题。在循环生成对抗网络的基础上,通过设计轻量化的注意力残差模块来提高图像翻译质量、减小模型的参数计算量,同时引入最小二乘损失来提高训练过程的稳定性。实验结果表明,所提方法在保持高训练稳定性、低模型计算量的前提下,在卫星图像翻译任务中具有较好的翻译质量。