[发明专利]使用辅助输入通过生成式对抗网络来细化合成数据在审
| 申请号： | 201811035739.0 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109472365A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 盖·霍特森;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯;维迪亚·纳里亚曼特穆拉里 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰 |
| 地址： | 美国密歇根*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明扩展到用于使用辅助输入通过生成式对抗网络(GAN)来细化合成数据的方法、系统和计算机程序产品。细化的合成数据可以比原始合成数据更逼真地渲染。细化的合成数据还保留用于训练机器学习模型的注解元数据和标记元数据。可以扩展GAN以使用辅助信道作为细化器网络的输入，从而提供关于增加合成数据的逼真性的提示。合成数据的细化增强了合成数据在附加应用中的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 合成数据 细化 辅助输入 生成式 元数据 计算机程序产品 辅助信道 训练机器 网络 逼真性 细化器 对抗 注解 提示 渲染 保留 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用于细化训练数据用于机器学习模型的方法，所述方法包括：访问表示道路场景图像的合成图像数据，所述合成图像数据包括地面实况数据注解；访问辅助数据；使用所述辅助数据作为提示来生成细化的合成图像数据以改善所述合成图像数据的逼真性而不更改所述注解；以及输出所述细化的合成图像数据。
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