[发明专利]基于深度学习的样本图像生成方法及其系统在审
| 申请号： | 202110162777.8 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112836755A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 范小龙;叶锦;乔宇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳智趣知识产权代理事务所(普通合伙) 44486 | 代理人： | 王策 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度学习的样本图像生成方法及其系统，方法包括：获取原始图像集合，原始图像集合包含多个类别的图像；对原始图像集合进行主题类别计算，获取各个类别的主题图像集合；对主题图像集合进行预处理；根据预处理后的主题图像集合构建各个类别的图像生成模型；对各个类别的图像生成模型进行联合训练学习，获取各个类别的生成图像集合；对生成图像集合进行图像校验。本发明针对现有的图像生成技术中，生成图像的精度无法满足实际需求的缺陷，提出了基于深度学习的样本图像生成方法及其系统，基于深度学习网络对图像进行自动化生成，能有效提高生成图像的精度，同时兼顾了生成图像的多样性和稳定性，具有较高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 样本 图像 生成 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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