一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法

本发明涉及一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法，包括：生成对抗网络模型通过辅助注意力分类器引入动态适应归一化函数；引入设计改进的残差模块，通过在卷积层之间引入跳跃连接，提高深层网络中信息流动和梯度传播的效率；构建混合阴影弱化损失函数；利用结合生成对抗网络生成的图像与真实图像之间的差异，以及辅助注意力分类器的反馈，优化阴影弱化效果，实现对道路病害阴影的精确弱化。与现有技术相比，本发明能够有效地抑制阴影对道路裂缝特征提取过程的干扰，减少图像丢失特征信息的概率，增强后续道路病害目标检测在复杂场景下抵御阴影干扰的能力，提高道路病害目标检测的准确性。