发明授权
- 专利标题: 一种基于小样本持续学习的图像生成方法
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申请号: CN202111609360.8申请日: 2021-12-27
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公开(公告)号: CN113989405B公开(公告)日: 2022-04-08
- 发明人: 陈培 , 张杨康 , 李泽健 , 孙凌云
- 申请人: 浙江大学
- 申请人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 专利权人: 浙江大学
- 当前专利权人: 浙江大学
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 代理机构: 杭州天勤知识产权代理有限公司
- 代理商 胡红娟
- 主分类号: G06T11/00
- IPC分类号: G06T11/00 ; G06V10/774 ; G06K9/62 ; G06N3/04
摘要:
本发明公开了一种基于小样本持续学习的图像生成方法,包括获得包括真实图像和语义标注图的预训练数据集和持续学习数据集,通过生成式对抗网络构建训练系统,通过引导采样算法基于语义标注图获得生成器的语义调节参数,通过总损失函数对训练系统进行训练确定模型参数,以得到图像生成模型,基于持续学习数据集的语义标注图采用引导采样算法重新确定所述生成器的语义调节参数,以得到新语义训练系统,利用总损失函数训练所述新语义训练系统,训练结束时,得到新语义图像生成模型,以完成所述图像生成模型的小样本持续学习。该方法能够使用小样本训练数据持续学习新的语义。
公开/授权文献
- CN113989405A 一种基于小样本持续学习的图像生成方法 公开/授权日:2022-01-28
IPC分类:
G | 物理 |
G06 | 计算;推算或计数 |
G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
G06T11/00 | 2D〔二维〕图像的生成 |