《表3 实验图像集的复杂性》

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《不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法》

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利用本文图像纹理复杂性度量方法，对实验中用到的图像集（大理石集合1大理石集合2、马斑马、苹果橙子）进行图形纹理复杂性的度量，得到的复杂度如表3所列。取不同的λ值（λ=5，10，15，20，25，30，40）进行实验，其中CycleGAN中默认λ=10。实验中，分别对高纹理、中等纹理、低纹理复杂性生成图像进行分类准确性、多样性以及清晰度度量。