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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,166 - 1,169 (4page)
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Image synthesis is widely used to create artistic images, which can also be used to augment datasets to assist other researches. In this paper, we propose a photo-to-sketch synthesis network based on style transfer method. The network consists of an encoder and a decoder, using the AdaIN layer (Adaptive Instance Normalization) [1] for efficient transformation of texture styles between domains. In addition, we use the wavelet pooling and unpooling [3] which preserves structural information. Furthermore, we train the decoder with adversarial loss [11] to adjust the structure of generated image closer to the sketch domain. We hope that the model can be applied to enhance HFR(heterogeneous face recognition) accuracy, therefore, we train and evaluate the model on the CUFSF [4-5] dataset.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Proposed Method
III. Experimental Result
IV. Conclusion and Future works
References
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