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[发明专利]数据生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN202180004152.7在审
发明人：刘春亚 -专利权人：商汤国际私人有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该方法包括：获取预先标注的游戏平台图像样本集；所述游戏平台图像样本集包括第一图像样本和第二图像样本，所述第一图像样本和第二图像样本中的目标物体相同，图像背景不同；将所述第一图像样本和第二图像样本输入至CycleGAN模型中进行训练，得到所述CycleGAN模型的损失；基于所述CycleGAN模型的损失，对所述CycleGAN模型的参数进行调整，直至所述CycleGAN模型训练完成；利用训练完成的CycleGAN模型
数据生成方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种用于生成光伏板缺陷图像的CycleGAN模型的训练方法及装置-CN202210790763.5在审
发明人：吴昊;叶林;李东辉;张时;周盛龙;杨和康;李霖;常梦星;张晓萱;任鑫;王华;王恩民;武青 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能大理风力发电有限公司洱源分公司
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于生成光伏板缺陷图像的CycleGAN模型的训练方法及装置，该方法包括：获取训练样本，将所述训练样本输入至待训练的用于生成光伏板缺陷图像的循环生成对抗网络CycleGAN模型中，获取由所述CycleGAN模型输出的光伏板的候选图像，并根据所述训练样本和所述候选图像对所述循环生成对抗网络CycleGAN模型进行训练，以获取用于生成光伏板缺陷图像的目标CycleGAN模型。由此，本申请通过用于生成光伏板缺陷图像的目标CycleGAN模型，可以将光伏板的正常图像转换成不同类型的光伏板的缺陷图像，解决了光伏板缺陷图像较少的问题，提高了光伏板缺陷检测的准确率。
一种用于生成光伏板缺陷图像 cyclegan 模型训练方法装置

[发明专利]基于结构特征自增强的CT-MR模态迁移方法-CN201910871938.3有效
发明人：廖胜辉;温小斌;刘姝 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构特征自增强的CT‑MR模态迁移方法，包括获取训练数据；在原始CycleGAN网络基础上增加SEnet网络结构并训练得到SENet‑CycleGAN网络模型；结合FPN网络结构得到结构特征自增强CycleGAN网络并引入模态无关描述子损失函数并训练得到结构特征自增强CycleGAN模态迁移模型；将需要进行模态迁移的CT图像数据输入结构特征自增强CycleGAN网络输出最终的模态迁移后的伪MR图像数据
基于结构特征增强 ct mr 迁移方法

[发明专利]半优化CycleGAN模型的语音转换方法及装置-CN201910515510.5有效
发明人：俞凯;吴松泽;陈博;陈宽 -专利权人：思必驰科技股份有限公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开半优化CycleGAN模型的语音转换方法和装置，其中，半优化CycleGAN模型的语音转换方法，包括：从待转换音频中提取梅尔频谱和基频；将基频作为辅助特征与梅尔频谱进行拼接；将拼接后的特征同时作为输入和输出对半优化CycleGAN模型进行训练，其中，半优化CycleGAN模型，包括两个生成器、cycle‑consistenty损失函数，其中：在cycle‑consistenty损失函数的每一个周期的梯度回传阶段，保持前一个生成器不变，仅对后一个生成器进行梯度计算和更新；提取训练后的半优化CycleGAN模型输出中的梅尔频谱；基于输出中的梅尔频谱生成待转换音频的波形。
优化 cyclegan 模型语音转换方法装置

[发明专利]基于CycleGAN网络的三维模型约束故障图像数据生成系统及方法-CN202211318475.6在审
发明人：王满利;李宝平;戚恒熠;李素萍;武建平;景俊伟;张亚邦 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于CycleGAN网络的三维模型约束故障图像数据生成系统，包括数据采集制作单元、数据处理单元、改进CycleGAN训练单元、权重生成图像单元；一种基于CycleGAN网络的三维模型约束故障图像数据生成方法包括以下步骤：A、采集故障图像，建立3D模型；B、制作故障图像数据集，3D模型图像数据集；C、训练改进CycleGAN网络模型；D、训练权重与3D模型图像数据集生成图像。提供一种基于CycleGAN网络的三维模型约束故障图像数据生成系统及方法，以带式输送机跑偏图像生成任务为实例。
基于 cyclegan 网络三维模型约束故障图像数据生成系统方法

[发明专利]将CBCT图像生成为CT图像的方法、装置及终端设备-CN202011016725.1在审
发明人：徐子能;贺洋;揭璧朦;张益;仝雁行;彭歆;丁鹏;白海龙 -专利权人：北京羽医甘蓝信息技术有限公司;北京大学口腔医学院
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种将CBCT图像生成为CT图像的方法，所述方法包括：将待转化的CBCT图像输入训练好的CycleGAN模型，生成对应的CT图像；所述训练好的CycleGAN模型采用以下步骤获得：选择或构建CycleGAN模型；采用CBCT图像和CT图像组成的训练样本对所述CycleGAN模型进行训练。
cbct 图像生成 ct 方法装置终端设备

[发明专利]网纹人脸识别方法及装置-CN202110388041.2在审
发明人：唐月标;黄镜澄;王泽洋;孙才婵 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种网纹人脸识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：收集网纹人脸图像和干净的人脸图像；将网纹人脸图像和干净的人脸图像作为CycleGan网络训练集，训练得到修复模型；其中，在CycleGan网络中增加SENet网络结构且CycleGan网络的损失函数中加入了一个辅助损失函数L2；把网纹人脸图像输入到修复模型中，输出得到干净的人脸图像。本发明可以使用新型cyclegan网络，解决现有的技术中需要收集大量的清晰人脸和对应的网纹人脸的缺陷。
网纹人脸识别方法装置

[发明专利]一种用于执行模拟的方法及系统-CN202210093727.3在审
发明人：图尔加伊·伊斯克·阿斯兰德里;爱德华多·佩雷斯古兹曼;弗雷德里克·德斯梅特;丹尼尔·勒特格 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种模拟包括在训练阶段，向循环生成对抗网络(CycleGAN)的第一生成器加载模型数据集，以便与已经分配给第一生成器的CycleGAN的第一鉴别器合作训练第一生成器，以及向CycleGAN的第二生成器加载硬件数据集，以便与已经分配给第二生成器的CycleGAN的第二鉴别器合作训练第二生成器，以及在运行阶段，向第一生成器加载输入数据集，以提供输出数据集。
一种用于执行模拟方法系统

[发明专利]一种基于CycleGAN的接触网零部件缺陷数据生成方法及系统-CN202111127121.9在审
发明人：邵先军;齐冬莲;闫云凤;陈强;韩睿;刘黎;梅冰笑;王文浩 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;浙江大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CycleGAN的接触网零部件缺陷数据生成方法及系统，属于接触网零部件缺陷图片处理技术领域。目前含有缺陷的接触网零部件图像非常少，远远不能满足模型训练时所需要的正负样本数量。本发明的一种基于CycleGAN的接触网零部件缺陷数据生成方法，构建CycleGAN模型，CycleGAN模型对少量的缺陷图片进行学习，获取缺陷图片的风格特征，然后将这些风格特征赋予正常图像，以形成新的缺陷图像由于正常图片容易获得，并且数量巨大，因此利用CycleGAN模型可以轻松获得大批量的缺陷图像，方案简单，实用，切实可行；本发明能直接利用正常图片转换成缺陷图片，构思巧妙，打破现有的必须通过缺陷图像生成缺陷图像的技术偏见
一种基于 cyclegan 接触零部件缺陷数据生成方法系统

[发明专利]基于修正的CycleGAN模型的声纳图像库构建方法-CN202010985999.5在审
发明人：谢奎;凡志邈;刘雪;夏伟杰;卞俊;寿怀韬;姚可为 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明公开了基于修正的CycleGAN模型的声纳图像库构建方法，在CycleGAN模型基础上，对网络模型的损失函数进行改进实现声纳图像库的构建，即利用光学图像构建声纳图像，实现光学图像到声纳图像的风格迁移通过对CycleGAN网络损失函数的改进，提高了声纳图像合成效果，并设计目标检测网络以验证构建的声纳图像数据集的有效性。
基于修正 cyclegan 模型声纳图像构建方法

[发明专利]一种仿真声呐图像生成方法-CN202211565611.1在审
发明人：叶秀芬;于牧童;刘文智;刘红;黄汉杰;李海波;刘逸飞;王寅文 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种仿真声呐图像生成方法，该方法首先对CycleGAN网络进行改进，包括对生成器G和生成器F的输入输出图像，分别使用Otsu算法和Unet网络进行分割，并将分割结果融合，根据正向生成器G和反向生成器F输入输出的融合图像计算SSIM损失，将其加入到CycleGAN网络生成器损失中；然后利用简易声呐仿真图像和真实声呐图像进行训练，并用训练好的改进CycleGAN网络生成风格化仿真声呐图像；使用改进的CycleGAN
一种仿真声呐图像生成方法

[发明专利]三重多尺度的CycleGAN、眼底荧光造影生成方法、计算机设备及存储介质-CN202010681598.0有效
发明人：辛景民;蔡卓桐;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了三重多尺度的CycleGAN、眼底荧光造影生成方法、计算机设备及存储介质，属于CycleGAN领域。本发明的三重多尺度的CycleGAN，输入、输出有多个尺寸，增强了两个模态域之间不同尺度的约束，提高网络的鲁棒性和域间映射能力，且基于此增加了几个多尺度判别器，确保模型可以引导生成器获得更全局的图像视图；利用质量损失在生成和重构的每个过程的深层特征之间建立约束，从而得到高质量的图像；本发明的一种三重多尺度的CycleGAN，能够利用彩色眼底图像生成更加真实的眼底荧光造影。
三重尺度 cyclegan 眼底荧光造影生成方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种适用多种视觉任务的领域自适应增强方法-CN202211007844.X在审
发明人：谢志;何尧;周昊;张昀 -专利权人：中山大学中山眼科中心
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种适用多种视觉任务的领域自适应增强方法，包括S01：针对基于深度学习算法的医学图像分析任务，从该任务中分析提取出该任务的业务模型；S02：根据业务模型，构建基于CycleGAN模型与辅助任务协同学习的域自适应框架，包括CycleGAN模块和辅助任务模块，其中，CycleGAN模块用于转换不同域的图像风格，所述辅助任务模块包括主辅助任务和次辅助任务；S03：使用未配对的目标域图像数据集和源域图像数据集训练所述基于CycleGAN模型与辅助任务协同学习的域自适应框架；S04：使用训练好的CycleGAN模型将目标域图像转换为源域图像风格，输入业务模型中，得到最终的结果。
一种适用多种视觉任务领域自适应增强方法

[发明专利]一种手术场景图像转换方法-CN202310349885.5在审
发明人：陆波;郭宇豪;周天呈;孙立宁 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种手术场景图像转换方法，其包括构建改进的CycleGAN模型，所述CycleGAN模型包括第一生成器、第一判别器、第二生成器、第二判别器、对抗生成损失函数、循环一致性损失函数以及器械保护损失函数；获取手术场景图像数据集，所述手术场景图像数据集包括多个样本图像和期望图像，基于手术场景图像数据集训练所述改进的CycleGAN模型；基于训练后的改进的CycleGAN模型，根据所述样本图像，得到转换后的手术场景图像
一种手术场景图像转换方法

[发明专利]基于生成对抗网络数据增强的人脸表情识别方法和装置-CN201810303845.6在审
发明人：秦曾昌;万涛;刘伊凡;王恒;朱欣悦 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络数据增强的人脸表情识别方法，包括：获取训练数据且对训练数据进行预处理；根据训练目标，构造CycleGAN模型与卷积神经网络模型；将CycleGAN模型的原本的损失函数、卷积神经网络模型的损失函数与训练目标进行结合；对CycleGAN模型进行训练，使用训练完成的CycleGAN模型进行数据增强；对卷积神经网络模型进行训练，使用训练完成的卷积神经网络分类器在测试集上验证卷积神经网络分类器的准确率。
卷积神经网络人脸表情识别网络数据对抗数据增强损失函数训练目标训练数据分类器准确率预处理方法和装置训练分类器网络生成测试集验证图像

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