[发明专利]训练非对称生成对抗网络产生图像的方法及电子装置

权利要求书

1.一种训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，适用于包括处理器的电子装置，所述方法包括：

输入属于第一类别的第一真实图像、属于第二类别的第二真实图像以及属于第三类别的第三真实图像至非对称生成对抗网络以训练所述非对称生成对抗网络，其中所述非对称生成对抗网络包括第一生成器、第二生成器、第一鉴别器以及第二鉴别器，其中，

所述第一生成器接收所述第二真实图像并据以产生第二生成图像，并且所述第二生成器接收所述第二生成图像并据以产生第二重建图像，并且

所述第一生成器依据所述第二真实图像及所述第二重建图像执行运算以产生第二数值，并依据所述第二数值更新所述第一生成器的参数；以及

输入属于所述第二类别的第四真实图像至训练出的所述非对称生成对抗网络中的所述第一生成器以产生瑕疵图像，

其中所述第一真实图像及所述第三真实图像不具有瑕疵特征，所述第二真实图像及所述第四真实图像具有瑕疵特征，

其中所述瑕疵图像属于第四类别，且所述第四类别不具有训练样本。

2.根据权利要求1所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第一生成器接收所述第一真实图像并据以产生第一生成图像，所述第二生成器接收所述第一生成图像并据以产生第一重建图像，并且

所述第一生成器依据所述第一真实图像及所述第一重建图像执行运算以产生第一数值，并依据所述第一数值更新所述第一生成器的参数。

3.根据权利要求2所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第一鉴别器在所述第一生成图像与属于第三类别的第三真实图像之间进行区分来产生第一鉴别值，并且

所述第一生成器依据所述第一鉴别值更新所述第一生成器的参数。

4.根据权利要求3所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第一鉴别器表征为多个第三神经网络权重，并且所述第一鉴别器依据所述第一鉴别值更新所述第一鉴别器的参数。

5.根据权利要求2所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第一生成器将所述第一真实图像及所述第一重建图像相减以产生所述第一数值，将所述第二真实图像及所述第二重建图像相减以产生所述第二数值。

6.根据权利要求1所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第一生成器表征为多个第一神经网络权重，其中更新所述第一生成器的参数的步骤包括：

在使第一生成损失函数最小化的情况下更新所述多个第一神经网络权重。

7.根据权利要求1所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第二生成器接收所述第三真实图像并据以产生第三生成图像，并且所述第一生成器接收所述第三生成图像并据以产生第三重建图像，

所述第二鉴别器在所述第三生成图像与所述第一真实图像之间进行区分来产生第二鉴别值，并且

所述第二生成器依据所述第三真实图像及所述第三重建图像执行运算以产生第三数值，并依据所述第二鉴别值以及所述第三数值至少其中之一更新所述第二生成器的参数。

8.根据权利要求7所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第二鉴别器表征为多个第四神经网络权重，并且所述第二鉴别器依据所述第二鉴别值更新所述第二鉴别器的参数。

9.根据权利要求7所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第二生成器表征为多个第二神经网络权重，其中更新所述第二生成器的参数的步骤包括：

在使第二生成损失函数最小化的情况下更新所述第二神经网络权重。

10.根据权利要求7所述的训练非对称生成对抗网络产生图像的方法，其中所述第二生成器将所述第三真实图像及所述第三重建图像相减以产生所述第三数值。