《表2 本文模型与文献[11]在MMD结果上的比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于分步生成模型的视网膜眼底图像合成》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

我们使用本文所提模型随机生成了800张视网膜眼底图作为合成样本，同时从Drive数据集和Messidor-1数据集中选取800张真实视网膜眼底图像作为真实样本，计算了真实样本与合成样本的FID距离。再利用文献[11]所提出的模型生成了800张合成图像，并同样计算了其与真实样本之间的FID。使用文献[11]模型计算得到的FID为0.0382，本文所提模型得到的FID为0.0324，说明本文模型生成的合成图像与真实图像在特征空间上距离更近。同样的，我们使用文献[11]的模型和本文所提模型分别计算以上数据的MMD。参考文献[23]，MMD取InceptionV3网络[24]的4个输出特征，分别为原始像素特征Pixel，最后一层卷积层输出的中间层特征Conv，最后一层全连接层输出的编码特征Code，最后的softmax层输出的分类特征。与文献[11]的比较结果如表2所示。明显看到本文模型除了在分类特征上的结果差于文献[11]，其他特征的MMD均低于文献[11]的结果，说明我们所提出的模型生成的图像与真实图像之间在数据分布上更加接近。