[发明专利]一种基于生成对抗网络的图像多样性增强方法与系统有效
| 申请号： | 202111561049.0 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN113947706B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 唐彰国;张健;李焕洲;王涵 | 申请（专利权）人： | 四川师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/762;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都为知盾专利代理事务所(特殊普通合伙) 51267 | 代理人： | 李汉强 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像多样性增强方法与系统，属于机器学习技术领域，为解决小样本学习、任意图像数据集样本扩充与平衡等问题，本发明的技术方案包括生成器模块，判别器模块和聚类可视化模块。生成器模块利用噪声生成新的对抗样本图像；判别器模块将原有图像数据集和对抗样本进行“真假”比对；聚类可视化模块计算生成的对抗样本的种群数量。该发明创新性的将“压缩编码函数”与“辛普森多样性指数”相结合，提出了分类导向的多样性最大化损失函数，能在保证生成对抗样本图像的保真度的同时，有效提升种群内样本的多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 图像 多样性 增强 方法 系统 | ||
【主权项】：
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