一种基于GAN与深度注意力机制的红外图像生成网络

本申请属于计算机视觉与深度学习技术领域。本申请提供一种基于GAN与深度注意力机制的红外图像生成网络。本公开实施例设计了一种目标感知分割的红外图像生成网络，通过采用图像分割网络，将原始可见光图像分为目标区域（人、车）和背景区域，分别采用两个生成器进行处理，将通过分割网络得到的分割图作为中间输入来引导图像生成。同时，模型还融入图像深度估计，将图像深度图作为注意力门控机制，可有效让网络区分近景和远景的生成，对于细节信息希望近景部分细节丰富一些，远景部分的不重要细节稀疏一些。进一步提高生成图像的逼真度，并在生成任务上具有极高的准确性，具有相当的实用价值。