[发明专利]一种基于深度卷积生成式对抗网络的桥梁裂缝图像生成模型在审
| 申请号： | 201810669188.7 | 申请日： | 2018-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN109034369A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 李良福;孙瑞赟 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06T11/00 |
| 代理公司： | 西安智萃知识产权代理有限公司 61221 | 代理人： | 马瑞 |
| 地址： | 710119 陕西省西安市长*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积生成式对抗网络的桥梁裂缝图像生成模型，包括生成子模型和判别子模型，生成子模型和判别子模型进行训练；生成子模型依次包括全连接层、维度转换层、第一转置卷积层、第二转置卷积层、第三转置卷积层、第四转置卷积层和第五转置卷积层；判别子模型依次包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层和Sigmoid激活函数层。本发明的桥梁裂缝图像生成模型最生成的裂缝图像清晰，基本无网格现象，与真实采集到的裂缝图像相似度极高。本发明的判别子模型加入1x1的卷积核可以在不改变特征图大小的情况下进行降维，减少参数的个数，从而降低计算时间。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 转置 子模型 桥梁裂缝 图像生成 生成子 裂缝图像 生成式 激活函数 网格现象 卷积核 连接层 特征图 相似度 转换层 对抗 降维 维度 采集 网络 清晰 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度卷积生成式对抗网络的桥梁裂缝图像生成模型，其特征在于：包括生成子模型和判别子模型，所述生成子模型依次包括全连接层、维度转换层、第一转置卷积层、第二转置卷积层、第三转置卷积层、第四转置卷积层和第五转置卷积层；第一转置卷积层、第二转置卷积层、第三转置卷积层、第四转置卷积层和第五转置卷积层的卷积核大小均为5x5，步幅均为2，卷积核数目依次为512、256、128、64、3；所述判别子模型依次包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层和Sigmoid激活函数层；第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层的卷积核大小均为5x5，步幅均为2，卷积核数目依次为64、128、256、512、1024、2048；所述第七卷积层的卷积核大小为1x1。
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