[发明专利]一种基于生成式对抗网络的草图补全与识别方法和装置有效
| 申请号： | 201910294373.7 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110147797B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 马翠霞;刘舫;邓小明;王宏安 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于生成式对抗网络的草图补全与识别方法和装置。本发明包括：(1)基于条件生成式对抗神经网络，针对草图相对于彩色图片语义信息稀疏的特点，利用级联策略对生成式对抗神经网络进行改进；(2)扩展草图补全网络的类别通用性，设置草图识别任务作为辅助任务，同时在网络结构中增加草图识别辅助网络；(3)将草图补全方法应用于残缺草图的识别任务、基于残缺草图的图像检索任务和草图场景编辑任务中；(6)集成草图补全方法形成草图补全应用平台，支持包括交互式草图补全、草图补全与识别、草图场景分割与补全、交互式草图补全辅助等应用功能，能够在PC、手机、平板电脑、电子白板等多种设备和终端上进行应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 草图 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络的草图补全方法，其步骤包括：1)建立级联生成式对抗神经网络模型，其包括生成器、判别器和分类器，所述生成器包括至少两个级联阶段，其中前一个级联阶段的输出特征与原始输入的残缺草图融合，作为后一个级联阶段的输入；2)对所述级联生成式对抗神经网络模型进行训练，训练过程中将所述分类器得到的草图识别结果作为草图类别的先验知识，辅助所述生成器和所述判别器进行草图补全；3)将残缺草图输入训练完成的所述级联生成式对抗神经网络模型，输出补全的草图。
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