[发明专利]一种图像生成方法及装置在审
| 申请号： | 201910103228.6 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN109903242A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 陈海波 | 申请（专利权）人： | 深兰科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 200336 上海市长宁区威*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习技术，提供一种图像生成方法及装置，用以提高样本图像的数据分布范围，该方法为：采用生成模型和判断模型相对抗的方式，不断使用判断模型识别出生成模型基于噪声数据生成的虚假样本图像，以促进生成模型逐步优化生成网络参数，从而一步步升级虚假样本图像，最终生成判断模型难以识别的虚假样本图像，这样，便可以采用最终训练获得的生成模型，基于噪声数据生成海量逼真的虚假样本图像，由于噪声数据可以涵盖各类实际应用场景，因此，最终生成的虚假样本图像可以满足数据分布范围需求，并且可以用于训练图像识别模型，进而能够有效扩展图像识别模型的应用范围，以及能够准确提升图像识别模型的图像识别精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 样本图像 生成模型 噪声数据 数据分布 图像生成 图像识别 机器学习技术 扩展图像 模型识别 网络参数 训练图像 应用场景 精准度 涵盖 对抗 升级 应用 优化 | ||
【主权项】：
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：采集噪声数据，并循环执行以下操作，直至确定生成预测数值达到设定门限值为止：从所述噪声数据中抽取采样噪声，通过生成网络对所述采样噪声进行反卷积操作，生成虚假样本图像；采用判别模型计算所述虚假样本图像的生成预测数值，并基于所述生成预测数值和生成设定数值之间的生成概率值误差，生成所述生成模型对应的生成损失函数；判断所述生成预测数值是否达到设定门限值？判断为否时，对所述生成模型的生成网络参数进行更新；输出最新更新获得的生成模型，并通过所述生成模型，基于表征指定应用场景的噪声数据，生成相应的虚假样本图像。
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