[發(fā)明專利]一種改進GAN模型的圖像生成方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911181133.2 | 申請日: | 2019-11-27 |
| 公開(公告)號: | CN111027603B | 公開(公告)日: | 2022-07-05 |
| 發(fā)明(設計)人: | 舒軍;李振亞;楊露;吳柯;蔣明威;鄧明舟;舒心怡;潘健;王淑青 | 申請(專利權(quán))人: | 湖北工業(yè)大學 |
| 主分類號: | G06V10/764 | 分類號: | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 魏波 |
| 地址: | 430068 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 改進 gan 模型 圖像 生成 方法 | ||
1.一種改進GAN模型的圖像生成方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:讀取本地已有的原始圖像樣本;
步驟2:預訓練改進LeNet模型;
所述改進LeNet模型,由3組相同的模塊組成,每組模塊結(jié)構(gòu)包括2個3*3卷積和一個1*1卷積,每個卷積需要經(jīng)過歸一化處理、relu激活函數(shù)激活,之后將3個卷積操作做殘差處理,最后連接2*2的池化操作;
步驟3:將改進LeNet模型當做改進GAN模型的判別模型;
步驟4:根據(jù)原始GAN模型的生成模型設計改進GAN模型的生成模型;
所述改進GAN模型的生成模型,包括4組相同的模塊,每組模塊包括5*5反卷積和1*1卷積,每個反卷積和卷積之后經(jīng)過歸一化處理、relu激活函數(shù)激活;
步驟5:以隨機噪聲為生成模型的輸入,經(jīng)過反卷積操作后得到生成的圖像樣本;
步驟6:以生成的圖像樣本和已有的原始圖像樣本為判別模型的輸入,得到圖片是真的概率,并將結(jié)果返回給步驟3中的判別模型和步驟4中的生成模型;
使用梯度上升算法更新判別模型參數(shù),其中參數(shù)為各層卷積層的權(quán)重,分辨圖片的真假,生成模型生成更加真實的圖片;
步驟7:生成模型和判別模型相互競爭,相互促進,訓練N步后結(jié)束,最終生成模型生成真實的樣本;
所述生成模型和判別模型相互競爭,相互促進,具體實現(xiàn)過程是:首先生成模型G接收到隨機噪聲Z,生成假的樣本;然后將生成的樣本和原始真實的樣本作為判別模型D的輸入判斷真假;將結(jié)果返回給G和D讓兩個模型,G生成新一批的樣本來欺騙D,而D更新參數(shù)來更準確的區(qū)分真假;兩個網(wǎng)絡模型相互促進更新,直到最后D生成的樣本與真實樣本有相同分布,G也無法再區(qū)分生成樣本與真實樣本的真假。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的改進GAN模型的圖像生成方法,其特征在于:步驟2中所述預訓練改進LeNet模型,具體實現(xiàn)過程是:以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的方法訓練改進LeNet模型參數(shù),其中參數(shù)包括改進LeNet的各層卷積層的權(quán)重,獲得的效果為各權(quán)重達到最優(yōu)值讓模型能夠判斷圖片的真假。
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