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基于循环生成对抗网络的无监督图像翻译算法：原理、优化与应用探索
一、引言
1.1研究背景与动机
在信息技术飞速发展的当下，深度学习在图像领域取得了令人瞩目的进展，成为了学术界和工业界共同关注的焦点。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征表示，为解决各种图像相关任务提供了强大的工具。从图像分类、目标检测到语义分割、图像生成等，深度学习技术在各个图像任务中都展现出了卓越的性能，推动了计算机视觉领域的快速发展。
图像翻译作为计算机视觉中的一项关键任务，旨在将图像从一个域转换到另一个域，同时保留图像的关键内容信息。例如，将卫星图像转换为地图图像，将灰
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