[发明专利]一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法

权利要求书

1.一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

A:获得训练图像集A，所述训练图像集由不同风格的建筑立面图像组成；

B:将训练图像集A作为输入图像输入至生成器G中得到建筑立面隐含特征图集B，所述生成器G采用卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构；

C:将待处理的图像与生成器G中得到的建筑隐含特征图集B相加得到风格迁移图像C，并将该图像C输入至判别器D中；

D:构造一个与生成器G具有相同的卷积单元形式的判别器D对图像C和训练图像集A进行判别，若判别器D将图像C与训练图像集A归为一类，那么再次训练判别器D的调节参数，若判别器D将图像C与训练图像集A分为两类，则再次训练生成器G的调节参数，并重新执行步骤B，直到判别器D与生成器G没有更多的改进余地，输出生成器G的最终图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法，其特征在于，所述步骤D中输出生成器G的最终图像的计算公式为

其中，D(x，y)表示图像x输入至判别器D的映射值，G(x，z)表示图像x和随机噪声向量z输入至生成器G的映射值，G^*表示最终的输出值；为生成器G的的损失函数的值。

3.根据权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法，其特征在于，所述生成器G包括八个卷积基层、八个反卷积层和八个concat层，所述concat层用于将输入图片映射到反卷积过程，所述卷积与反卷积的结构对齐，第i层会链接到第n-i层，其中n是生成器G中层的总数，所述判别器D包括四个卷积层、一个标准化层以及一个归一化层。

4.根据权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法，其特征在于，所述激活函数Relu为线性函数，当输入数值为负值时，输出值为0，当输入数值为正值时，输出值与输入值相同。

5.根据权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法，其特征在于，所述批标准化计算包括以下步骤：

1：将同一批次的特征图输入至批标准化层中进行计算得出的均值和方差

2：对所有的x_i，i∈1…m进行标准化，得到

3：对做一个线性变换，输出批标准化处理结果y_i。

所述的均值和方差的计算公式分别为所述x_i的标准化计算公式为所述y_i的计算公式为

式中，m代表批次容量；ε代表一个很小的定数，避免分母为0带来的系统错误；β、γ均表示调节参数。

6.根据权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的建筑立面识别与生成方法，其特征在于，所述步骤A中，获得训练图像集A后对训练图像集A进行预处理，将训练图像集A进行像素值尺度变换，再通过随机裁剪将图片转回，并通过加入随机镜像的方式进一步丰富训练图像集A。