[发明专利]一种基于生成对抗网络的海面雨天图像样本增广方法有效
| 申请号： | 201911336661.0 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111145116B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 苏丽;崔浩浩;王立鹏;孙雨鑫 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于神经网络深度学习技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的海面雨天图像样本增广方法。本发明基于生成对抗网络，采用传统的L1损失和GAN损失相结合的方法来训练网络，在训练生成器的过程中除了传统的GAN损失外还加上了生成的假的雨天图片与真实雨天图片之间的L1损失；生成器采用残差网络，判别器采用Patch‑D，通过对图像分成N*N个小块分别进行判别来计算损失，提高图像的清晰度以及细节保持能力，生成样本时仍采用深度学习框架中的训练模式，即不对批归一化层的参数进行固定，继续启用dropout层。本发明中通过利用成对的图片来训练生成器，从而由多数类样本生成其对应的少数类样本，达到增广样本的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 海面 雨天 图像 样本 增广 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哈尔滨工程大学，未经哈尔滨工程大学许可，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/201911336661.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
