[发明专利]一种基于深度学习的双向图像转换系统及方法在审
| 申请号： | 202010284081.8 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111626917A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 杨浩特;涂仕奎 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 刘翠 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的双向图像转换系统，包括：双向生成器：在双向生成器的正反两个方向上，可以分别进行一对图像域之间的图像转换任务，在双向生成器的任一个方向上，模型对输入的多通道图像数据，使用深度并行计算框架计算图像的目标转换图像；判别器：判别器对双向生成器得到的图像与真实图像进行质量评价，质量评价结果用于对双向生成器和判别器进行训练。同时提供了一种基于系统实现的双向图像转换方法。本发明提出了双向生成器结构，在不降低图像生成质量的前提下，极大的减少了深度学习模型的参数，并且有监督情况下可以实现在一个模型中同时进行两对图像转换任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 双向 图像 转换 系统 方法 | ||
【主权项】：
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