[发明专利]基于Transformer与生成对抗网络的图像着色方法在审
| 申请号： | 202211247125.5 | 申请日： | 2022-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN115546338A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 薛涛;马鹏森 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T15/00;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer与生成对抗网络用于图像着色方法，使用生成对抗网络GAN与Transformer，而不是单纯的使用卷积神经网络CNN来解决图像着色问题，提出的Transformer‑GAN通过基于窗口的多头自注意力机制、计算资源友好的鉴别器减少过多的计算资源。局部增强前向传播网络和跳跃连接确保了浅层特征可以在网络中被有效地传输和利用，使得Transformer‑GAN可以有效地捕获全局和局部信息之间的相关性。还通过数据增强、目标函数选择来探索最佳的训练过程，形成的彩色图像生成器和鉴别器使得Transformer‑GAN在图像彩色化方面表现良好。实现了最佳的视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transformer 生成 对抗 网络 图像 着色 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安工程大学，未经西安工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211247125.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 基于Transformer+LSTM神经网络模型的商品销量预测方法及装置
- 一种基于Transformer模型自然场景文字识别方法
- 一种深度Transformer级联神经网络模型压缩算法
- 点云分割方法、系统、介质、计算机设备、终端及应用
- 基于Transformer的中文智能对话方法
- 一种基于改进Transformer模型的飞行器故障诊断方法和系统
- 一种基于Transformer模型的机器翻译模型优化方法
- 基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法
- 基于U-Transformer多层次特征重构的异常检测方法及系统
- 基于EfficientDet和Transformer的航空图像中的飞机检测方法
