发明专利已授权

一种基于生成对抗网络的无监督多模态图像转换方法

Name: 一种基于生成对抗网络的无监督多模态图像转换方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2021103335492
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110333549.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-29

公开号

CN113160032B

公开日

2024-10-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_04

IPC 分类号

G06T3_04 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别生成对抗网络

应用场景

计算机视觉, 医学影像分析, 遥感图像处理, 图像风格迁移, 数据增强

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摘要

一种基于生成对抗网络的无监督多模态图像转换方法，包括以下步骤：1)同时输入属于A域图像xa以及属于B域图像xb进入图像跨域转换神经网络中；2)编码器将图像拆分编码为图像内容编码c以及域风格编码s；3)针对不同的域图像配置不同的特定域编码m；4)将内容编码c、域风格编码s和特定域编码m融合并解码，生成指定目标域图像；5)判别器对生成器生成的图像进行质量评判；6)按步骤1)～5)重复设定次数，直到网络收敛。本发明旨在没有互相匹配的图像数据情况下，利用深度学习技术，只需单个生成网络即可完成多域的图像生成，高效且有效地实现无监督图像跨域转换。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113160032B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法

当前第 / 件

基于混合式气隙的单相旋转式比例电磁铁

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