一种基于协同记忆的特征重构方法

本发明公开了一种基于协同记忆的特征重构方法。本发明涉及图像特征重构领域，旨在解决现有方法中特征表示不足、信息瓶颈导致重构质量不高、以及图像风格传递不准确等关键问题。现有技术中，CNN模型虽然能够自动从数据中学习到层次化的、具有语义信息的特征表示，但是生成图像仍然存在细节丢失、风格不一致等现象。本发明通过引入协同记忆模块，通过多个并行记忆单元共同提取多种模式特征，最后融合成为包含丰富记忆信息的协同记忆向量，用于图像生成。经过协同记忆模块重构的特征能够保留丰富的图像模式信息，从而确保了输出图像在细节、语义和风格上的高度准确性。