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申请/专利权人：东南大学;苏州智能交通信息科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法，包括：生成对抗网络模型通过辅助注意力分类器引入动态适应归一化函数；引入设计改进的残差模块，通过在卷积层之间引入跳跃连接，提高深层网络中信息流动和梯度传播的效率；构建混合阴影弱化损失函数；利用结合生成对抗网络生成的图像与真实图像之间的差异，以及辅助注意力分类器的反馈，优化阴影弱化效果，实现对道路病害阴影的精确弱化。与现有技术相比，本发明能够有效地抑制阴影对道路裂缝特征提取过程的干扰，减少图像丢失特征信息的概率，增强后续道路病害目标检测在复杂场景下抵御阴影干扰的能力，提高道路病害目标检测的准确性。
主权项：1.一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建无监督图像转换生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型通过辅助注意力分类器引入动态适应归一化函数，以增强对阴影特征的识别和处理能力；S2：引入设计改进的残差模块，通过在卷积层之间引入跳跃连接，提高深层网络中信息流动和梯度传播的效率，以缓解所述生成对抗网络模型梯度消失问题；S3：构建混合阴影弱化损失函数，完成构建生成对抗网络模型；S4：利用结合生成对抗网络生成的图像与真实图像之间的差异，以及辅助注意力分类器的反馈，优化阴影弱化效果，实现对道路病害阴影的精确弱化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 苏州智能交通信息科技股份有限公司 一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法
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