[发明专利]一种基于CGANs的生成器模型训练方法有效
| 申请号： | 201910255503.6 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN110033033B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 韩俊马;杨峰 | 申请（专利权）人： | 南京谱数光电科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 210000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CGANs的生成器模型训练方法，通过使用一个由粗糙到精细结构的生成器来学习长波红外和彩色图像之间的复杂映射，再联合内容、对抗、感知以及全变分损失的复合目标函数，其中内容损失用来恢复全局的图像信息，其余三项损失用于合成局部细腻的纹理，从而训练得到一个彩色化性能极佳的生成器模型。本发明产生的生成器模型能够同时估计长波红外图像的色度和亮度，将长波红外图像转换为逼真的RGB彩色，产生清晰的彩色化结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cgans 生成器 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于CGANs的生成器模型训练方法，其特征在于，通过使用一个由粗糙到精细结构的生成器来学习长波红外和彩色图像之间的复杂映射，再联合内容、对抗、感知以及全变分损失的复合目标函数，其中内容损失用来恢复全局的图像信息，其余三项损失用于合成局部细腻的纹理，从而训练得到一个彩色化性能极佳的生成器模型。
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