一种基于生成对抗网络的图像识别与风格迁移方法

本文提出了一种基于生成对抗网络的图像识别与风格迁移方法，该方法能够在不需要成对数据的情况下，实现不同域之间的图像转换和特征提取。具体来说，我们构建了一个双向生成对抗网络，其中包含两个生成器和两个判别器，分别用于实现源域到目标域和目标域到源域的图像转换。同时，我们在生成器中引入了一个特征提取模块，用于从转换后的图像中提取与域无关的特征向量，从而实现图像识别任务。我们在多个数据集上进行了实验，结果表明，我们的方法能够有效地实现图像识别与风格迁移，并且在不同域之间具有较好的泛化能力。