一種MiSrc-GAN模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110580757.2 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113269256A 公開(kāi)（公告）日 2021-08-17
申請(qǐng)公布號(hào) CN113269256A 申請(qǐng)公布日 2021-08-17
分類(lèi)號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 姚華南;程宜華;劉少鵬;歐陽(yáng)佳 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 廣州密碼營(yíng)地信息科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣東良馬律師事務(wù)所 代理人 張柯
地址 510000廣東省廣州市越秀區(qū)中山三路36號(hào)7C2之一
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種MiSrc?GAN模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用，包括以下步驟：S1、輸入真實(shí)的圖像數(shù)據(jù)集，所述圖像數(shù)據(jù)集包括輸入圖像集合X和目標(biāo)圖像集合Y，將輸入圖像和目標(biāo)圖像之間進(jìn)行配對(duì)組成標(biāo)注訓(xùn)練集（xi，yi）；S2、構(gòu)造模型框架，所述模型包括精度漸進(jìn)生成器、多尺度判別器和對(duì)抗樣本配對(duì)模塊，S3、擴(kuò)充訓(xùn)練集，通過(guò)精度漸進(jìn)生成器將輸入圖像集合X轉(zhuǎn)化成待生成圖像集合Y′，組成生成訓(xùn)練集（xi，y′i），通過(guò)對(duì)抗樣本配對(duì)模塊對(duì)目標(biāo)圖像集合Y加入干擾形成干擾圖像集合Yi，組成對(duì)抗訓(xùn)練集（xi，yi）；S4、進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練優(yōu)化模型，基于訓(xùn)練集通過(guò)多尺度判別器分別在不同尺度上進(jìn)行判別，并對(duì)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練得到最優(yōu)化的模型。