[发明专利]一种基于对抗生成网络GAN的语义分割训练数据增广方法和系统在审
| 申请号： | 202011513292.0 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112699885A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 王荔;范睿;吕殿斌;蒋佳霖;余文彬 | 申请（专利权）人： | 杭州反重力智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州合谱慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33290 | 代理人： | 张刚 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于对抗生成网络GAN的语义分割训练数据增广方法和系统，基于无监督学习，在标注图中提供目标物体的像素级别真值，通过类内均值计算，得到前景与背景对应的均值，该均值约束标注图反向学习得到输入图，训练出GAN中生成器网络的相关参数。给定一张任意合成标注图，提供任意类内均值，加入随机噪声，通过已经学成的生成网络便可以得到一张模拟的目标图像，通过这种方法可以产生更多的合成目标图，可以用这些合成目标图作为输入，增加了大量的训练集数据，从而提高深度卷积语义分割网络训练的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 生成 网络 gan 语义 分割 训练 数据 增广 方法 系统 | ||
【主权项】：
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