[发明专利]基于位姿自监督对抗生成网络的弱配对图像风格迁移方法有效
| 申请号： | 202110796509.1 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113538218B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王越;陈泽希;郭佳昕;许学成;王云凯;熊蓉 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T7/73;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/094;G06N3/096 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于位姿自监督对抗生成网络的弱配对图像风格迁移方法，属于图像处理领域。本发明适用于弱配对图像的风格迁移，其利用有一定重叠的不同风格图片进行对抗神经网络的模型训练，使其对位姿不敏感并专注于风格的学习，由此在实际应用过程中可以将源风格转换为目标风格但保持位姿不变。另外在上述对抗神经网络的模型训练过程中，本发明引入了一种能够对任意两张图像的相对位姿进行估计的可微分的位姿求解器，将相位相关算法优化为可微分，并将其嵌入到端到端学习网络框架中实现位姿估计。本发明能够实现弱配对数据的风格迁移，为机器人自定位技术提供支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 对抗 生成 网络 配对 图像 风格 迁移 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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