可以对图像进行随机的颜色变换，如调整亮度、对比度、饱和度等。通过随机颜色变换，可以增加数据集的多样性，使模型更好地适应不同颜色和光照条件下的图像。网络结构是 CycleGAN 的关键组成部分，通过改进网络结构可以提升模型的性能。以下是几种可以改进网络结构的方法：可以增加生成器和判别器的网络层数，以增加模型
为解决上述问题,本文以CycleGAN为基础,将钢材表面缺陷图像生成看作图像风格迁移任务的一种变形,[JP+1]运用CycleGAN网络,实现不同种类钢材表面缺陷特征之间的风格迁移,然后通过添加注意力机制、引入权重解调机制和形状一致性损失来改进模型,提出一种基于改进CycleGAN的钢材表面缺陷图像生成模型。 1相关工作 1.1生成对抗网络(...
如图7所示,具体的,本发明的改进cyclegan的生成器由编码器、转换器和解码器组成,其中编码器由3个卷积层构成,3通道256*256的输入图像经过编码器输出256*64*64的特征图像,转换器由9个残差块组成,每个残差块由 2 个卷积层组成,解码器通过3 个反卷积层将256*64*64的特征图还原成3通道256*256的图像输出。cyclegan的...
本发明公开了一种基于HRNet改进的CycleGAN的可修复式铸件缺陷图像生成方法,所述方法包括:将铸件无缺陷图像输入缺陷图像生成网络中的生成器中生成缺陷图像;缺陷图像生成网络采用基于HRNet改进的CycleGAN网络,改进的CycleGAN网络中的生成器采用HRNet替代原ResNet网络;若缺陷图像出现像素缺损,则对缺陷图像进行二值化处理,得到...
构建改进的CycleGAN;采用所述训练集训练改进的CycleGAN,并在训练过程中,采用所述测试集测试训练后的改进的CycleGAN,直至训练后的改进的CycleGAN的预测误差达到设定阈值后,得到训练好的改进的CycleGAN;将训练好的改进的CycleGAN作为图像增广模型;将当前获取的光伏电池板图像数据输入所述图像增广模型,得到增广后的光伏电池板...
摘要 基于深度学习的设备故障检测系统性能很大程度上依赖于样本集的规模及类别多样性。由于工业生产中难以全面采集各类故障样本,由此就有样本集扩增需求。本文提出联合3D模型和改进CycleGAN的故障数据集扩增方法。首先,提出利用3...展开更多 The performance of deep-learning-based equipment fault detection systems relies...
摘要 本发明属于智能服装技术领域,具体涉及基于改进的CycleGan的服装整体风格迁移的训练方法及迁移方法,旨在解决现有技术中CycleGAN在复杂背景服装图像风格迁移中出现局部区域难以控制的问题。本发明在训练CycleGan网络模型时,生成模块根据服装原始图像生成虚拟服装风格图像,根据服装风格图像生成虚拟服装原始图像;生成模块再根...
在现有的行人识别方法中,可以通过更充分地学习行人的姿势敏感特征来区分行人。然而,简单地通过生成不同姿态的图像再归一化来增加数据的方法,会引起背景环境差异,光线,以及图像的分辨率等,这限制了识别效果的实质性改进。 4.另外,当使用cyclegan生成的图像来训练reid网络时,会面临生成图像中没有标签的问题。如果生成...
构建改进的CycleGAN;采用所述训练集训练改进的CycleGAN,并在训练过程中,采用所述测试集测试训练后的改进的CycleGAN,直至训练后的改进的CycleGAN的预测误差达到设定阈值后,得到训练好的改进的CycleGAN;将训练好的改进的CycleGAN作为图像增广模型;将当前获取的光伏电池板图像数据输入所述图像增广模型,得到增广后的光伏电池板...
金融界2025年1月18日消息,国家知识产权局信息显示,常熟知衣科技有限公司申请一项名为“基于改进的CycleGan的服装整体风格迁移的训练方法及迁移方法”的专利,公开号CN 119313761 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明属于智能服装技术领域,具体涉及基于改进的CycleGan的服装整体风格迁移的训练方法及迁移方法,旨在解...