一种生成数据集网络模型及雾图生成方法
实质审查的生效
摘要

本申请涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种生成数据集网络模型及雾图生成方法包括:图像编码模块、耦合生成对抗网络模块、对抗判别模块和合成模块;图像编码模块包括干净图数据集输入端口及雾图数据集输入端口,耦合生成对抗网络模块包括第一生成单元及第二生成单元,对抗判别模块包括第一判别器及第二判别器;第一生成单元包括第一编码器、共享潜在图像域和第一解码器,第二生成单元包括第二编码器、共享潜在图像域和第二解码器。在实际应用过程中,本申请提出了基于耦合生成对抗网络的神经网络框架,通过网络迭代训练过程中采用半监督学习策略和特定的组合损失函数,使得网络生成的图像能够学习到真实图像的深度信息,使得图像更具真实性。

基本信息
专利标题 :
一种生成数据集网络模型及雾图生成方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114494387A
申请号 :
CN202210088025.6
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-25
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王中风陈思依王美琪
申请人 :
南京大学
申请人地址 :
江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
代理机构 :
北京弘权知识产权代理有限公司
代理人 :
逯长明
优先权 :
CN202210088025.6
主分类号 :
G06T7/55
IPC分类号 :
G06T7/55  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割;边缘检测
G06T7/50
深度或形状恢复
G06T7/55
从多幅图像的
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/55
申请日 : 20220125
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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