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基于pix2pixHD的类平面图空间分割清晰度提升及评价方法研究
1
作者
崔哲
郭昱
+1 位作者
森敏惠
李华
《住宅科技》
2024年第8期20-26,共7页
用图像转译算法生成建筑平面图的研究存在训练难、取样难、控制难、评价难等问题。为了探索更有效的训练及评价方法,文章基于先前研究,探索经典算法pix2pixHD在建筑“类平面图”生成上的应用方法。在样本实验中,发现算法的学习偏好,通过...
用图像转译算法生成建筑平面图的研究存在训练难、取样难、控制难、评价难等问题。为了探索更有效的训练及评价方法,文章基于先前研究,探索经典算法pix2pixHD在建筑“类平面图”生成上的应用方法。在样本实验中,发现算法的学习偏好,通过对pix2pixHD算法与“夹芯线”样本的结合运用,提升生成模型的学习效果,使生成图的空间分割线更加清晰;在算法实验中,通过改进评价生成图与真实图像素相似度的计算方法,提升评价的精确度,并提出用于量化评价空间分割清晰度的“矢量比值”算法。通过两种评价方法的优势互补,量化模型的学习效果和生成图质量,以获得生成效果好且有一定创新能力的生成模型。研究结果可初步验证基于图像转译算法,从条件图到矢量结果图路线的可行性,可为训练高质量的建筑平面图生成模型提供理论与实践基础。
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关键词
数字化
图像转译
类平面图
空间分割清晰度
生成模型
评价方法
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职称材料
基于pix2pix的类平面图生成及评价方法研究
被引量：
1
2
作者
崔哲
郭昱
李华
《住宅科技》
2023年第9期27-35,共9页
文章定义“类平面图”的概念,通过统一规则生成4556套不重复的类平面图样本,以此解决样本收集和量化评价难的问题;并基于pix2pix算法,设置单一GAN、堆叠GAN两种构架的生成模型,从生成图与真实图的像素相似度和主观评分两方面评价模型的...
文章定义“类平面图”的概念,通过统一规则生成4556套不重复的类平面图样本,以此解决样本收集和量化评价难的问题;并基于pix2pix算法,设置单一GAN、堆叠GAN两种构架的生成模型,从生成图与真实图的像素相似度和主观评分两方面评价模型的学习效果。结果显示:①单一GAN模型的学习效果随样本量和学习回合的增加而稳步提升,而堆叠GAN模型的学习效果与训练参数的相关性较弱;②从像素相似度的平均值来看,单一GAN模型优于堆叠GAN模型;③从像素相似度的最高值和主观评分来看,堆叠GAN模型优于单一GAN模型;④整体而言,单一GAN模型生成的平面图空间分割更清晰,对规则的学习效果也优于堆叠GAN模型。研究结果为后续复杂建筑的训练、生成图中的断线优化、损失函数梯度的降低提供研究思路,也为大规模生成数字建成环境提供技术和理论基础。
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关键词
pix2pix
平面图
生成
类平面图
训练方法
评价方法
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职称材料
题名
基于pix2pixHD的类平面图空间分割清晰度提升及评价方法研究
1
作者
崔哲
郭昱
森敏惠
李华
机构
同济大学建筑与城市规划学院
出处
《住宅科技》
2024年第8期20-26,共7页
文摘
用图像转译算法生成建筑平面图的研究存在训练难、取样难、控制难、评价难等问题。为了探索更有效的训练及评价方法,文章基于先前研究,探索经典算法pix2pixHD在建筑“类平面图”生成上的应用方法。在样本实验中,发现算法的学习偏好,通过对pix2pixHD算法与“夹芯线”样本的结合运用,提升生成模型的学习效果,使生成图的空间分割线更加清晰;在算法实验中,通过改进评价生成图与真实图像素相似度的计算方法,提升评价的精确度,并提出用于量化评价空间分割清晰度的“矢量比值”算法。通过两种评价方法的优势互补,量化模型的学习效果和生成图质量,以获得生成效果好且有一定创新能力的生成模型。研究结果可初步验证基于图像转译算法,从条件图到矢量结果图路线的可行性,可为训练高质量的建筑平面图生成模型提供理论与实践基础。
关键词
数字化
图像转译
类平面图
空间分割清晰度
生成模型
评价方法
Keywords
digitalization
image translation
plan-like view
spatial segmentation clarity
generative model
evaluation method
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于pix2pix的类平面图生成及评价方法研究
被引量：
1
2
作者
崔哲
郭昱
李华
机构
同济大学建筑与城市规划学院
出处
《住宅科技》
2023年第9期27-35,共9页
文摘
文章定义“类平面图”的概念,通过统一规则生成4556套不重复的类平面图样本,以此解决样本收集和量化评价难的问题;并基于pix2pix算法,设置单一GAN、堆叠GAN两种构架的生成模型,从生成图与真实图的像素相似度和主观评分两方面评价模型的学习效果。结果显示:①单一GAN模型的学习效果随样本量和学习回合的增加而稳步提升,而堆叠GAN模型的学习效果与训练参数的相关性较弱;②从像素相似度的平均值来看,单一GAN模型优于堆叠GAN模型;③从像素相似度的最高值和主观评分来看,堆叠GAN模型优于单一GAN模型;④整体而言,单一GAN模型生成的平面图空间分割更清晰,对规则的学习效果也优于堆叠GAN模型。研究结果为后续复杂建筑的训练、生成图中的断线优化、损失函数梯度的降低提供研究思路,也为大规模生成数字建成环境提供技术和理论基础。
关键词
pix2pix
平面图
生成
类平面图
训练方法
评价方法
Keywords
pix2pix
plan generation
architectural plan-like
training method
evaluation method
分类号
TU204.2 [建筑科学—建筑设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于pix2pixHD的类平面图空间分割清晰度提升及评价方法研究
崔哲
郭昱
森敏惠
李华
《住宅科技》
2024
0
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职称材料
2
基于pix2pix的类平面图生成及评价方法研究
崔哲
郭昱
李华
《住宅科技》
2023
1
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职称材料
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