[发明专利]一种用于GAN模型训练的半监督学习的方法有效
| 申请号： | 201910836053.X | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110569842B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 陈旋;吕成云;林善冬 | 申请（专利权）人： | 江苏艾佳家居用品有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京新慧恒诚知识产权代理有限公司 32424 | 代理人： | 邓唯 |
| 地址： | 211100 江苏省南京市江宁区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于GAN模型训练的通过自适应监督比率控制的半监督学习的方法。本方法有效的解决了GAN模型训练过程中对抗器学习得到的辩真规则不足以指导生成器生成高精度案例的问题；通过自适应监督比率，模型自动控制融入标签信息的量，有效利用了数据信息，使得生成的案例同时满足多样性与保真度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 gan 模型 训练 监督 学习 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于GAN模型训练的半监督学习的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n第1步，获取图像数据，所述的图像数据中至少包括第一图像区域以及第二图像区域，第二图像区域落在第一图像区域的范围内部；并且，图像数据中还包括第一图像区域与第二图像区域的相对位置关系；/n第2步，分别对每个图像数据中的第一图像区域和第二图像区域进行特征提取，分别得到经过了图形特征提取后的第一图像特征和第二图像特征；/n第3步，将每个图像数据中的第二图像特征进行拼接之后，再与第一图像特征进行拼接，得到总图像特征；/n第4步，随机生成种子矩阵，并与总图像特征进行拼接，作为生成器的输入值，得到生成器的输出值G
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