发明专利 已授权

一种基于深度卷积生成对抗网络的多类别多视图数据生成方法

📄 申请号:CN201710813659.2 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2017-09-11
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数据增强, 图像生成, 计算机视觉, 三维重建

摘要

一种基于深度卷积生成对抗网络的多类别多视图数据生成方法,包括如下步骤:1.中心剪裁图片,2.在通道维度叠合多视图。3.提取多视图类别标签。4.用叠合多视图、类别标签、外加随机高维噪声共同训练DC‑GAN网络。5.用高维随机噪声和自定义标签传入训练好的网络,生成多视图叠合数据。6.剪裁并填充背景,得到符合原尺寸的多视图。本发明所述方法通过多视图叠合和带标签训练生成对抗网络的方法,实现了只需修改输入即可通过一个模型生成不同类别多视图的功能,所生成的数据可作为训练数据的扩充,来增加训练数据的多样性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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……

图1
图2
图3

法律状态时间线

20200818
✅ 授权
20180213
?? 实质审查的生效 :
20180119
📄 公开

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议价
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