[发明专利]一种基于半监督生成对抗网络的通用图像分类方法和装置有效
| 申请号： | 201810851668.5 | 申请日： | 2018-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN109190665B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 苏磊;凌平;张万才 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0895;G06N3/094 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200540 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督生成对抗网络的通用图像分类方法和装置，涉及图像分类技术，所述方法包括：步骤1：训练得到深度卷积生成对抗网络DCGAN，所述DCGAN包括生成网络和判别网络，所述判别网络包括依次连接的卷积神经网络和Softmax多分类器；步骤2：将待分类的图像输入至所述卷积神经网络，得到图像特征；步骤3：将得到的图像特征输入所述Softmax多分类器，得到分类结果。本发明中，由于判别网络是在DCGAN中训练得到，故提高了判别网络的泛化性能和分类准确率，通过该判别网络得到图像特征后，再结合Softmax多分类器，能够极大提高图像分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 生成 对抗 网络 通用 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于半监督生成对抗网络的通用图像分类方法，其特征在于，包括：步骤1：训练得到深度卷积生成对抗网络DCGAN，所述DCGAN包括生成网络和判别网络，所述判别网络包括依次连接的卷积神经网络和Softmax多分类器；步骤2：将待分类的图像输入至所述卷积神经网络，得到图像特征；步骤3：将得到的图像特征输入所述Softmax多分类器，得到分类结果。
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