[发明专利]一种基于生成式对抗网络的图像扩增方法及系统在审
| 申请号： | 201910303315.6 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110070124A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 程子耀;单文龙 | 申请（专利权）人： | 广州小鹏汽车科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州德科知识产权代理有限公司 44381 | 代理人： | 万振雄;杨中强 |
| 地址： | 510555 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种基于生成式对抗网络的图像扩增方法及系统，该方法包括：对已采集的训练图像进行归一化和预处理，以得到训练图像的初始数据集；通过目标区域提议网络获取初始数据集的目标前景区域的置信度，并根据置信度对目标前景区域进行几何形状二值消除，以得到WGAN模型训练集；根据WGAN模型训练集对WGAN模型进行训练，以得到目标WGAN模型；将待扩增图像输入目标WGAN模型，以获得目标扩增图像集。实施本发明实施例，能够克服图像训练集稀少的条件限制，有利于通过图像训练集训练识别系统以提高识别系统的目标识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 扩增 初始数据集 图像训练集 模型训练 前景区域 识别系统 训练图像 生成式 置信度 预处理 图像 图像处理技术 目标区域 目标识别 条件限制 图像输入 网络获取 归一化 图像集 对抗 网络 采集 提议 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络的图像扩增方法，其特征在于，所述方法包括:对已采集的训练图像进行归一化和预处理，以得到所述训练图像的初始数据集；通过目标区域提议网络获取所述初始数据集的目标前景区域的置信度，并根据所述置信度对所述目标前景区域进行几何形状二值消除，以得到WGAN模型训练集；根据所述WGAN模型训练集对WGAN模型进行训练，以得到目标WGAN模型；将待扩增图像输入所述目标WGAN模型，以获得目标扩增图像集。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州小鹏汽车科技有限公司，未经广州小鹏汽车科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910303315.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
