本文介绍了一种改进照片风格转换算法的方法，通过应用于真实图像并利用合成数据提高合成图像到真实图像的适应性。实验证明该方法在语义分割和物体检测方面超越了当前的基于GAN的图像翻译方法，并通过距离分析方法显著缩小了合成数据与真实数据之间的距离。

本文介绍了一种改进照片风格转换算法的方法，通过应用于真实图像，利用合成数据提高了合成图像到真实图像的适应性。实验证明该方法在语义分割和物体检测方面超越了当前的基于 GAN 的图像翻译方法。同时，通过距离分析方法，该算法能够显著缩小合成数据与真实数据之间的距离。

本文提出了一种利用合成数据的深度神经网络方法，提高了合成图像到真实图像的领域适应性。实验验证表明，在语义分割和物体检测任务上，该方法超越了当前基于 GAN 的图像翻译方法的性能。同时，通过距离分析方法，展示了算法在缩小合成数据与真实数据之间距离方面的显著效果。