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基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统 被引量:1
1
作者 王海 梁剑烽 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期193-198,共6页
实验室作为科研基地,其中存储了很多珍贵的资料和危险物品,因此,进行安全监控是十分必要的。在此背景下,设计一种基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统。借助B/S三层架构设计系统框架,分为采集层、网络层和应用层,将MySQL作为支撑... 实验室作为科研基地,其中存储了很多珍贵的资料和危险物品,因此,进行安全监控是十分必要的。在此背景下,设计一种基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统。借助B/S三层架构设计系统框架,分为采集层、网络层和应用层,将MySQL作为支撑,设计数据库。以STC89C52单片机为核心,主控各个外围硬件,搭建系统硬件。以ZigBee技术为基础组建系统的无线传输网络,用于远程传输。设计监控系统功能单元,通过采集单元采集实验室红外图像并利用预处理单元对实验室红外图像实施去噪、亮度调节、图像分割预处理,基于条件生成对抗网络(cGAN)设计异常识别单元,判断监控图像中是否存在异常情况并以此为依据进行预警。结果表明:系统对异常的监控结果与真实情况一致,由此证明了所设计的监控系统性能较高。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 实验室 红外图像 系统
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基于条件生成对抗网络的激光图像轮廓线特征提取方法
2
作者 徐赛华 侯利霞 丁小峰 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期138-143,共6页
在提取图像轮廓线特征的过程中,受噪声的干扰会导致特征之间的依赖关系不明显,影响了特征信息提取结果的准确性。因此,提出基于条件生成对抗网络的激光图像轮廓线特征提取方法。首先,选取二维Otsu函数作为蜂群算法的适应性评价指标,针... 在提取图像轮廓线特征的过程中,受噪声的干扰会导致特征之间的依赖关系不明显,影响了特征信息提取结果的准确性。因此,提出基于条件生成对抗网络的激光图像轮廓线特征提取方法。首先,选取二维Otsu函数作为蜂群算法的适应性评价指标,针对初始化种群和蜜蜂搜索策略展开优化;然后,利用正余弦法与改进后的蜂群算法,通过搜索全局最优解获得激光图像的最佳分割阈值;最后,为了捕捉特征之间的全局依赖关系,在条件生成对抗网络中集成处理残差结构与分层空洞卷积模块,结合交叉注意力模块,确保激光图像轮廓线的流畅性。同时,通过运用谱归一化技术和Leaky激活函数,有效稳定模型的训练过程,提高激光图像轮廓线特征提取的全面性和准确性。实验结果表明,该方法可以获取高准确率的激光图像轮廓线特征提取结果。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 激光图像 轮廓线特征 特征提取
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联合学习透射图和去雾图的条件生成对抗网络
3
作者 万晓玲 段锦 +2 位作者 祝勇 刘举 姚安妮 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第4期600-609,共10页
针对雾霾天气拍摄的图片质量大幅下降的问题,基于经典的大气散射模型提出了一种新的多任务学习方法,以端到端的方式联合学习透射图和去雾图像。该网络框架是基于一种新的双重条件生成对抗网络,由两个改进的条件生成对抗网络(CGAN:Condit... 针对雾霾天气拍摄的图片质量大幅下降的问题,基于经典的大气散射模型提出了一种新的多任务学习方法,以端到端的方式联合学习透射图和去雾图像。该网络框架是基于一种新的双重条件生成对抗网络,由两个改进的条件生成对抗网络(CGAN:Conditional Generative Adversarial Network)堆叠组成,即将有雾图像输入第1阶段CGAN估计透射图,然后将预测的透射图和有雾图像输入第2阶段CGAN,通过第2个生成器恢复出对应的无雾图像。为改善输出图像的颜色失真和边缘模糊问题,设计了联合损失函数,提高图像转化的质量。在合成和真实数据集上与多种去雾方法进行定性和定量实验比较,结果表明,该方法输出的无雾图像具有更好的视觉效果,其结构相似性和峰值信噪比的值分别达到了0.985和32.880 dB。 展开更多
关键词 图像去雾 大气散射模型 条件生成对抗网络 多任务学习 联合损失
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多源断控岩溶型溶洞训练数据集构建和生成对抗网络三维建模应用
4
作者 胡迅 侯加根 刘钰铭 《石油科学通报》 CAS 2024年第3期422-433,共12页
目前,尚未存在全面的断控岩溶型溶洞训练数据集用于深度学习建模。本文采用基于露头资料、地震数据、可靠的地质模型以及基于目标的方法研制了断控岩溶型溶洞原型模型,对不同来源的原型模型集进行组合、旋转、裁剪和优选操作来构建可靠... 目前,尚未存在全面的断控岩溶型溶洞训练数据集用于深度学习建模。本文采用基于露头资料、地震数据、可靠的地质模型以及基于目标的方法研制了断控岩溶型溶洞原型模型,对不同来源的原型模型集进行组合、旋转、裁剪和优选操作来构建可靠且多样的断控岩溶型溶洞相训练数据集,同时构建相应的虚拟井和概率体训练数据集,作为训练条件化生成对抗网络的数据输入。将训练好的生成器卷积神经网络应用于塔河油田TH12330井区,生成的多个断控岩溶型溶洞地质模型符合地质模式,吻合条件井、概率体数据,且与构造、裂缝和累产基本一致。本研究探索了断控岩溶型溶洞多源训练数据集的构建并在实际应用中取得了显著成果,同时也为其它类型储层深度学习建模中构建可靠且多样化的训练数据集提供了新思路。 展开更多
关键词 岩溶型溶洞 训练数据集 生成对抗网络 深度学习 地质建模
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基于条件生成对抗网络的图像增强方法
5
作者 杨雪 谭宇 《江苏通信》 2024年第3期96-99,共4页
针对当前深度学习中常见的样本数据不足与数据分布不平衡问题,本研究提出利用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)进行数据增强的方法,扩充原始数据集的数量及改善其分布均衡性。本研究在设计条件生成... 针对当前深度学习中常见的样本数据不足与数据分布不平衡问题,本研究提出利用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)进行数据增强的方法,扩充原始数据集的数量及改善其分布均衡性。本研究在设计条件生成对抗网络的生成器与鉴别器时,引入标准化处理和LeakyReLU激活函数。将MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database,MNIST数据集)作为样本图像进行训练和样本生成实验。研究结果表明,通过引入标准化处理,可以有效地稳定数据在网络中的传播,加速模型收敛速度,并提升模型的学习效率。同时,采用LeakyReLU激活函数代替传统激活函数,能有效避免梯度消失的问题,进一步加快鉴别器损失值向0快速收敛、生成器损失值向1快速收敛的速度,显著提高生成样本的质量。 展开更多
关键词 生成对抗网络 条件生成对抗网络 数据增强 图像增强 深度学习
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基于条件生成对抗网络的手写数字识别 被引量:12
6
作者 王爱丽 薛冬 +1 位作者 吴海滨 王敏慧 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1284-1290,共7页
针对当训练样本不足时,传统深度学习算法在手写数字识别中会出现训练不稳定、识别精度较低等问题,提出了基于条件生成对抗网络的识别方法。首先,在条件生成对抗网络的基础上,利用生成器使用类别标签控制图像生成的优点,将生成器产生的... 针对当训练样本不足时,传统深度学习算法在手写数字识别中会出现训练不稳定、识别精度较低等问题,提出了基于条件生成对抗网络的识别方法。首先,在条件生成对抗网络的基础上,利用生成器使用类别标签控制图像生成的优点,将生成器产生的图像样本作为训练数据,扩充数据集。同时,利用反卷积网络和卷积网络分别构成生成器和判别器的网络结构,去掉全连接层以提升模型稳定性。然后,引入条件批量归一化,利用它使用类别标签的优点,使网络学习更多的特征。最后,改进判别器为分类器,并提出新的损失函数,加快收敛速度,提高识别精度。实验结果表明,本文所提出的手写数字识别方法生成的图像质量更好,识别准确率更高,达到99.43%,为生成对抗网络及其变体在图像识别领域中的应用提供了参考。 展开更多
关键词 手写数字识别 条件生成对抗网络 条件批量归一化 图像生成
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基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法 被引量:7
7
作者 彭晏飞 李健 +1 位作者 顾丽睿 张曼婷 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期768-776,共9页
光在水中传播使得红色光衰减严重,从而导致水下图像在颜色上出现偏绿或偏蓝的颜色色差。针对这一红色光衰减现象,提出了一种改进条件生成对抗网络的方法来对水下图像进行增强处理。首先使用动态阈值对原始图像进行初步颜色校正,之后利... 光在水中传播使得红色光衰减严重,从而导致水下图像在颜色上出现偏绿或偏蓝的颜色色差。针对这一红色光衰减现象,提出了一种改进条件生成对抗网络的方法来对水下图像进行增强处理。首先使用动态阈值对原始图像进行初步颜色校正,之后利用条件生成对抗网络在编码与解码连接处引入链接块学习水下图像与正常图像之间的映射关系来实现水下图像的色彩恢复,再使用双边滤波算法进行图像去噪,提高图像的可视性。在损失函数中引入L1与L2损失结合对图像颜色进行学习,同时加入焦点损失来解决样本比例高度不平衡现象。实验结果表明,此方法在水下图像的颜色失真和模糊方面都有很好的增强效果,获得了较好的视觉效果。 展开更多
关键词 水下光学图像 图像增强 条件生成对抗网络 残差网络
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一种量子条件生成对抗网络算法 被引量:4
8
作者 刘文杰 赵胶胶 +1 位作者 张颖 葛业波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1586-1593,共8页
量子生成对抗网络是量子机器学习算法领域研究热点之一,但其生成过程具有较大的随机性,不太适用于现实场景.为了解决该问题,提出了一种生成过程可控的量子条件生成对抗网络(Quantum Conditional Generative Adversarial Network,QCGAN)... 量子生成对抗网络是量子机器学习算法领域研究热点之一,但其生成过程具有较大的随机性,不太适用于现实场景.为了解决该问题,提出了一种生成过程可控的量子条件生成对抗网络(Quantum Conditional Generative Adversarial Network,QCGAN)算法,其中条件信息采用one-hot形式进行多粒子W态编码,并通过向生成器和判别器输入条件信息达到稳定模型生成过程的目的.性能评估表明,与经典GAN、CGAN相比,本算法可生成离散数据,且将时间复杂度从O(N^(2))降为O(N);与带条件约束的量子生成对抗网络QuGAN相比,QCGAN消耗更少的量子资源.最后,以BAS(3,3)数据集和量子混合态生成为例,选用PennyLane平台进行仿真实验,结果表明QCGAN算法经过训练可有效收敛到Nash均衡点,进而验证了算法的实验可行性. 展开更多
关键词 量子生成对抗网络 条件信息 W态编码 参数化量子电路
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基于条件生成式对抗网络的AFM图像盲重构方法 被引量:3
9
作者 胡佳成 颜迪新 +3 位作者 曹丛 施玉书 张树 李东升 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期545-551,共7页
针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合... 针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合训练;最后,特征匹配损失函数以用于提升栅格边缘横向分辨力。实验结果表明:对于线宽8μm一维矩形栅格在AFM下的测量图像进行盲重构,重构图像标准差为0.33μm×0.45μm,具有较高的成像分辨力,有利于提升AFM图像一维栅格测量的准确度。 展开更多
关键词 计量学 图像重构 针尖展宽效应 原子力显微镜 条件生成对抗网络 一维栅格
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基于条件生成对抗网络的单图像去雨研究 被引量:3
10
作者 朱敏 方超 齐美彬 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第7期77-82,共6页
雨天会大幅度降低图像质量,对图像的后续处理产生阻碍。为了实现含雨图像的雨滴去除,提出一种基于条件生成对抗网络的单图像去雨滴方法。该方法采用条件生成对抗网络(CGAN)基本架构,以雨滴图像作为附加条件信息,并且添加Lipschitz约束条... 雨天会大幅度降低图像质量,对图像的后续处理产生阻碍。为了实现含雨图像的雨滴去除,提出一种基于条件生成对抗网络的单图像去雨滴方法。该方法采用条件生成对抗网络(CGAN)基本架构,以雨滴图像作为附加条件信息,并且添加Lipschitz约束条件;采用条件对抗损失、内容损失以及感知损失相结合的方式来训练网络模型,以修复有雨滴的区域,并重建图像。实验结果表明,提出的方法相较于现有算法雨滴去除效果更好,并且在保证雨滴去除效果的基础上避免图像模糊。 展开更多
关键词 雨滴去除 条件生成对抗网络 Lipschitz约束条件 网络模型
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基于语义增强的单阶段文本生成图像方法
11
作者 兰才俊 姚剑敏 +2 位作者 胡海龙 陈恩果 严群 《信息技术与信息化》 2025年第1期5-9,共5页
文本到图像生成是一项极具挑战性的跨模态任务,目标是根据给定文本描述生成对应的图像。尽管现阶段相关研究在视觉呈现方面效果优异,但仍存在细节表达不够精细、语义一致性欠佳等问题。基于此,文章提出了一种基于语义增强的生成对抗模型... 文本到图像生成是一项极具挑战性的跨模态任务,目标是根据给定文本描述生成对应的图像。尽管现阶段相关研究在视觉呈现方面效果优异,但仍存在细节表达不够精细、语义一致性欠佳等问题。基于此,文章提出了一种基于语义增强的生成对抗模型,将文本进行编码后送入条件增强模块进行处理,丰富文本语义特征。在生成网络中,添加一个自适应块,在仿射变换前将上一层的输出和文本语义信息输入自适应块进行进一步的信息增强。并通过引入对比损失,提高文本与生成图像之间的语义一致性。将这一方法在MSCOCO和CUB birds 200 两个数据集上进行训练测试,实验结果表明,与其他模型相比,性能得到了较高提升。 展开更多
关键词 语义增强 文本生成图像 生成对抗网络 对比损失
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一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法 被引量:8
12
作者 张雪峰 许华文 杨棉子美 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期783-791,共9页
针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷... 针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷积神经网络搭建的判别器则用于区分压缩后的图像和真实图像间的差异.损失函数是基于比特率-失真-感知优化理论来设计的,一方面选用基于预训练Inception网络特征值的感知失真指标来实现具有高感知质量的图像压缩重建,另一方面利用生成对抗网络损失来消除压缩伪影,提高压缩精度.实验结果表明,HPIC在比特率-失真-感知三重权衡中取得了较好的平衡,即使目前的常见算法使用两倍于本文算法的比特率,本文算法在所有的感知指标得分上均优于前者,HPIC仍能够实现具有高感知质量的压缩. 展开更多
关键词 图像压缩 比特率-失真-感知优化理论 条件生成对抗网络 损失函数
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基于深度学习的水利工控网络流量异常检测方法
13
作者 马剑波 左翔 +2 位作者 丛小飞 叶瑞禄 刘威风 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期167-178,共12页
【目的】针对水利工控网络流量数据集不平衡、特征维数多和检测效率低等问题,提出一种结合改进条件生成对抗网络(ICGAN)、深度残差收缩网络(DRSN)、长短期记忆网络(LSTM)的流量异常检测方法。【方法】利用ICGAN构建了网络流量平衡数据集... 【目的】针对水利工控网络流量数据集不平衡、特征维数多和检测效率低等问题,提出一种结合改进条件生成对抗网络(ICGAN)、深度残差收缩网络(DRSN)、长短期记忆网络(LSTM)的流量异常检测方法。【方法】利用ICGAN构建了网络流量平衡数据集,利用DRSN-LSTM混合深度学习模型对网络异常流量数据进行检测,其中DRSN负责提取数据的空间特征,其残差连接可以解决网络退化与过拟合问题,压缩和激励网络可自动为每个特征图分配权重系数以提高检测效果,LSTM负责提取数据的时间特征。【结果】以秦淮河武定门闸站为应用场景对该方法进行测试,结果表明采用ICGAN优化后的数据集训练的各类检测模型,其流量分类精度高于原始数据集。DRSN-LSTM的网络流量异常检测的总体准确率达到了98.76%,其中正常数据分类的P、R和F1值,分别达到了99.22%、99.69%和99.46%,在评价指标上优于比较模型。【结论】融合ICGAN、DRSN和LSTM算法优势的水利工控网络流量异常检测方法,能够有效改善原始数据集中的类别不平衡性问题,提高对异常工控网络流量的检测能力,保障水利工程安全稳定运行。 展开更多
关键词 水利工 网络流量异常检测 深度学习 条件生成对抗网络 深度残差收缩网络 长短期记忆网络 评价指标
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基于生成对抗网络的文本两阶段生成高质量图像方法 被引量:2
14
作者 曹寅 秦俊平 +2 位作者 高彤 马千里 任家琪 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期674-683,共10页
为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题,以多种损失函数为约束,提出深度融合注意力的生成对抗网络方法(DFA-GAN).采用两阶段图像生成,以单级生成对抗网络(GAN)为主干,将第一阶段生成的初始模糊图... 为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题,以多种损失函数为约束,提出深度融合注意力的生成对抗网络方法(DFA-GAN).采用两阶段图像生成,以单级生成对抗网络(GAN)为主干,将第一阶段生成的初始模糊图像输入第二阶段,对初始图像进行高质量再生成,以提升图像的生成质量.在图像生成的第一阶段,设计视觉文本融合模块,深度融合文本特征与图像特征,将文本信息充分融合在不同尺度的图像采样过程中.在图像生成的第二阶段,为了充分融合图像特征与文本描述词特征,提出以改进后的Vision Transformer为编码器的图像生成器.定量与定性实验结果表明,对比其他主流模型,所提方法提高了生成图像的质量,与文本描述更加符合. 展开更多
关键词 文字生成图像 深度融合 生成对抗网络(GAN) 多尺度特征融合 语义一致性
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基于生成对抗网络的情感语义描述与生成 被引量:1
15
作者 刘仲民 周志亮 《舰船电子工程》 2022年第8期125-128,164,共5页
图像语义描述是指利用计算机对图像中的语义内容进行描述。虽然基于卷积神经网络和循环神经网络的编解码框架在生成图像描述方面已经取得不错的效果,但是在语义丰富性上还有待提升,并且基于循环神经网络的图像模型在生成单词时容易产生... 图像语义描述是指利用计算机对图像中的语义内容进行描述。虽然基于卷积神经网络和循环神经网络的编解码框架在生成图像描述方面已经取得不错的效果,但是在语义丰富性上还有待提升,并且基于循环神经网络的图像模型在生成单词时容易产生偏差累积,造成描述不够准确。为解决此问题,使用生成对抗网络来生成图像描述并且加入情感语料库,使生成的描述语句更加人性化,同时为了在特征提取时保留图像的特别关注点,使特征提取更加充分和完善,加入注意力机制。实验结果表明,所用方法在精确度和语义丰富性上均有很大提升。 展开更多
关键词 语义描述 生成对抗网络 注意力机制
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基于条件生成对抗网络的成像测井图像裂缝计算机识别 被引量:15
16
作者 魏伯阳 潘保芝 +2 位作者 殷秋丽 田超国 郭晓雅 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期295-302,共8页
识别裂缝是油气储量评价和产能预测的关键。目前识别裂缝主要采用基于人机交互的方法,该方法耗功耗时且易受主观因素影响,因而对裂缝的识别不够精确。为此,提出利用条件生成对抗网络(CGAN)识别图像中的裂缝。CGAN通过训练给定的图像和... 识别裂缝是油气储量评价和产能预测的关键。目前识别裂缝主要采用基于人机交互的方法,该方法耗功耗时且易受主观因素影响,因而对裂缝的识别不够精确。为此,提出利用条件生成对抗网络(CGAN)识别图像中的裂缝。CGAN通过训练给定的图像和对应标签图像,提取训练图像和标签中的特征,以此特征识别图像中的信息。利用CGAN识别模拟图像中的正弦形态裂缝,识别裂缝准确率达93.4%。CGAN对地层微电阻率扫描成像(FMI)图像中的水平缝和低角度缝识别准确率为90%。研究结果表明,和蚁群算法相比,CGAN是一种效果好、速度快及抗干扰能力强的计算机自动识别裂缝方法。 展开更多
关键词 深度学习 生成对抗网络 条件生成对抗网络 成像测井 裂缝识别 蚁群算法 自动识别
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有条件生成对抗网络的IVUS图像内膜与中-外膜边界检测 被引量:4
17
作者 袁绍锋 杨丰 +3 位作者 徐琳 吴洋洋 黄靖 刘娅琴 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期146-156,共11页
针对血管内超声(IVUS)图像中各类斑块、超声阴影和血管分支等造成内膜(LU)与中-外膜(MA)边界难以准确检测的问题,提出一种结合堆叠沙漏网络(SHGN)和有条件生成对抗网络(C-GAN)的IVUS内膜与中-外膜检测的改进方法。首先根据血管形态特点... 针对血管内超声(IVUS)图像中各类斑块、超声阴影和血管分支等造成内膜(LU)与中-外膜(MA)边界难以准确检测的问题,提出一种结合堆叠沙漏网络(SHGN)和有条件生成对抗网络(C-GAN)的IVUS内膜与中-外膜检测的改进方法。首先根据血管形态特点,使用旋转、缩放和Gamma变换等方法将图像训练集扩充57倍,降低网络训练过拟合风险;然后利用对抗训练思想,构建基于L1、L2重建损失的联合损失函数,学习超声图像与其对应分割图像的映射关系,将IVUS图像分割为3种不同区域:血管外周组织、斑块区域和内腔区域;最后在图像分割结果上,采用阈值处理方法,检测最终的内膜与中-外膜边界。采用国际标准IVUS图像数据集(10位病人435幅)评价所提出的算法。实验量化评价结果为:内膜计算面积交并比(JM) 93%,面积差异百分比(PAD) 3%,Hausdorff距离(HD) 0.19 mm;中-外膜JM 95%,PAD 3%,HD 0.16 mm。这些指标满足临床诊断要求,性能优于现有的、近年较好的9种算法,以及Pix2Pix模型。在临床实践应用分析中,利用南部战区总医院心血管内科所收集的100幅IVUS图像进行检验,取得较好的分割结果。这表明该方法具有较好的跨数据集泛化性能。 展开更多
关键词 血管内超声 内膜与中-外膜边界检测 条件生成对抗网络 堆叠沙漏网络 深度学习
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基于生成式对抗网络的遥感图像半监督语义分割 被引量:8
18
作者 刘雨溪 张铂 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期473-482,共10页
高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据,而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题,提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法,只... 高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据,而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题,提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法,只需要少量样本标签即可得到较好的分割结果。该方法为分割网络添加全卷积形式的辅助对抗网络,以助于保持高分辨率遥感图像分割结果中的标签连续性;更进一步,提出一种新颖的能够进行注意力选择的对抗损失,以解决分割结果较好时判别器约束的分割网络更新过程中存在的难易样本不均衡问题。在ISPRS Vaihingen 2D语义标记挑战数据集上的实验结果表明,与现有其它语义分割方法相比,所提出方法能够较大幅度地提高遥感图像的语义分割精度。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 语义分割 深度学习 生成对抗网络 损失函数
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基于条件深度循环生成对抗网络和动作探索的行星轮轴承剩余寿命预测 被引量:7
19
作者 于军 刘可 +2 位作者 郭帅 于广滨 郭振宇 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2170-2178,共9页
为解决小样本和变工况下行星轮轴承剩余寿命预测准确率低的问题,提出一种基于条件深度循环生成对抗网络(C-DRGAN)和动作探索(AD)的行星轮轴承剩余寿命预测方法。将门控循环单元神经网络与条件生成对抗网络相结合,构建C-DRGAN,从非静态... 为解决小样本和变工况下行星轮轴承剩余寿命预测准确率低的问题,提出一种基于条件深度循环生成对抗网络(C-DRGAN)和动作探索(AD)的行星轮轴承剩余寿命预测方法。将门控循环单元神经网络与条件生成对抗网络相结合,构建C-DRGAN,从非静态和非线性信号中提取故障特征,实现小样本和变工况下行星轮轴承的剩余寿命预测;采用基于AD的训练算法训练C-DRGAN,提高收敛速度,降低训练时间;根据训练后的C-DRGAN,利用多元线性回归分类器预测测试样本中行星轮轴承的剩余寿命。通过行星轮轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。结果表明,该方法具有较强的非静态和非线性信号处理能力,并能在小样本情况下取得出色的行星轮轴承剩余寿命预测效果。 展开更多
关键词 行星轮轴承 剩余寿命预测 循环单元神经网络 条件生成对抗网络 动作探索 小样本
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基于多尺度条件生成对抗网络血细胞图像分类检测方法 被引量:5
20
作者 陈雪云 黄小巧 谢丽 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1772-1781,共10页
针对血细胞图像中白细胞样本较少和生成细胞图像细节不清晰,导致检测精度较低的问题,提出基于多尺度鉴别器的条件生成对抗网络.该网络通过生成并添加大量逼真的白细胞图像到分类检测网络训练集的方式,实现对血细胞图像的生成和分类检测... 针对血细胞图像中白细胞样本较少和生成细胞图像细节不清晰,导致检测精度较低的问题,提出基于多尺度鉴别器的条件生成对抗网络.该网络通过生成并添加大量逼真的白细胞图像到分类检测网络训练集的方式,实现对血细胞图像的生成和分类检测.在现有条件生成对抗网络真假鉴别器中,引入多尺度卷积核、池化域并在通道上拼接,提升鉴别器对微观细节纹理特征和宏观几何特征的鉴别能力;引入梯度相似性损失函数,以提高生成细胞图像的亮度及边缘清晰度,提升图像的真实感.实验证明,在图像生成阶段,增加多尺度鉴别器和梯度相似性损失函数提高了生成细胞图像的质量;在图像分类检测阶段,对比仅有真实数据训练的情况,增加细胞样本多样性使细胞分类检测的平均精度由90.4%提升至94.7%. 展开更多
关键词 深度学习 血细胞图像分类检测 条件生成对抗网络 梯度相似性 多尺度鉴别器
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