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申请/专利权人：浙江工商大学
摘要：本发明公开了一种基于画家思想的少样本图像生成方法。本发明首先对给定的数据集进行预处理，统一文件格式与分辨率大小，然后提取其线稿和灰度图；其次设计了一个基于画家思想的GAN训练网络框架，其中生成器的输入为随机噪声，输出为线稿、灰度和彩色图，判别器为三个小判别器组合而成，分别对线稿、灰度和彩色图进行评价打分；然后将生成的图片和真实图片通过可微的数据增强后进行模型的训练和推断，得出一个有以假乱真能力的生成器。本发明基于画家思想，建立了更稳定的GAN训练框架和生成器，提升了小样本图片生成的质量。
主权项：1.一种基于画家思想的少样本图像生成方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：给定任意图片数据集，对原始数据进行预处理，将尺寸大小统一；提取图片的线稿图、灰度图；并对彩色图、线稿图和灰度图进行数据标准化，将所有的图片像素点都调整到[0,1]之间；步骤2：设计一个基于画家思想的GAN架构，用于缓解少样本图像生成的过拟合，其输入为高斯噪声，输出为线稿图、灰度图和彩色图；并构造折页对抗损失函数如下： 其中D表示鉴别器，G表示生成器，z表示随机高斯噪声，x表示真实图片，表示数学期望，所述的真实图片由所述彩色图、线稿图和灰度图组成；步骤3：设定训练迭代次数，先训练生成器，再训练鉴别器，交替训练一次为一次迭代；步骤4：不断的重复步骤3，直到达到设定的迭代次数，并在每Q次迭代时设置一次检查点，保存生成的图片并计算FID指标；步骤5：选取FID指标最好所对应的一个模型参数，将其参数载入生成器中，然后随机产生高斯噪声，输入生成器中生成图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商大学 一种基于画家思想的少样本图像生成方法
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