[发明专利]一种基于生成对抗网络的无监督多模态图像转换方法在审

专利信息
申请号: 202110333549.2 申请日: 2021-03-29
公开(公告)号: CN113160032A 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 周乾伟;刘一波;胡海根;李小薪;周晨;陶俊;吴延壮 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种基于生成对抗网络的无监督多模态图像转换方法,包括以下步骤:1)同时输入属于A域图像xa以及属于B域图像xb进入图像跨域转换神经网络中;2)编码器将图像拆分编码为图像内容编码c以及域风格编码s;3)针对不同的域图像配置不同的特定域编码m;4)将内容编码c、域风格编码s和特定域编码m融合并解码,生成指定目标域图像;5)判别器对生成器生成的图像进行质量评判;6)按步骤1)~5)重复设定次数,直到网络收敛。本发明旨在没有互相匹配的图像数据情况下,利用深度学习技术,只需单个生成网络即可完成多域的图像生成,高效且有效地实现无监督图像跨域转换。
搜索关键词: 一种 基于 生成 对抗 网络 监督 多模态 图像 转换 方法
【主权项】:
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