面向工业巡检的图像风格迁移方法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第18期北京时间：

作者：朱仲贤, 毛语实, 蔡科伟, 刘文涛, 蒲道杰, 杜瑶, 王子磊

单位：1.国网安徽省电力有限公司 超高压分公司，合肥 230061；2.中国科学技术大学 先进技术研究院，合肥 230031

摘要：对于电力等工业场景中的巡检任务，需要将虚拟仿真生成的虚拟图像转换为真实的风格，辅助接下来的设备定位和设备缺陷检测工作。然而传统的图像风格迁移方法大多着眼于艺术图像与现实场景的转换，由于艺术图像本身的特性，在迁移前后图像的内容结构可能会出现一定程度的变化，这种变化会对下游任务的性能造成负面影响，因而无法直接应用。因此提出一种基于对比学习的图像风格迁移方法，通过在多个层次的特征上分别对比相同与不同位置图像块的特征，能够使生成图像在深层特征上向目标域靠近，同时约束迁移前后的图像内容上保持一致。实验表明，所提出的方法能够在保证图像主体内容不发生变形和缺失的同时，节省模型训练过程中的计算开销。

关键词：图像风格迁移,生成对抗网络,虚拟仿真,对比学习