CycleEmotionGAN: Emotional Semantic Consistency Preserved CycleGAN for Adapting Image Emotions

1.摘要 本文研究了图像情感分类中的无监督域自适应（UDA）问题。具体来说，我们通过在情绪一致的情况下连续调整图像的周期来开发新的周期性共识模型CycleEmotionGAN。通过交替优化CycleGAN损失，情感语义一致性损失和目标分类损失，CycleEmotionGAN可以使源域图像具有与目标域相似的分布，而无需使用对齐的图像对。同时，保留源图像的注释信息。已经对ArtPhoto和FI数据集进

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