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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
申请日：2024-04-16
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247605A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06T3/04;G06T7/11;G06T11/60
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于风格迁移的变化检测图像增广方法及系统，本发明增加了数据的多样性，扩充了数据集的规模；通过将B集图像的风格迁移到A集图像上,可以产生新的具有B集风格但内容来自A集的图像C。这种通过风格迁移生成的图像,可以有效扩充原始数据集的多样性和规模,增加了不同风格背景下的变化情况,有助于提升模型的泛化能力。保留了原始变化对象的真实性；在生成C集新图像时,直接从B集图像中裁剪出变化对象区域并覆盖到C集图像上。这种方式保留了原始变化对象的真实性和细节信息,避免了直接合成变化对象可能带来的失真。这对于保留变化对象的准确性很有帮助。
主权项：1.一种基于风格迁移的变化检测图像增广方法，其特征在于，所述基于风格迁移的变化检测图像增广方法包括以下步骤：步骤1，从A、B和Label中按顺序取出一组对应的图像和标注，记作a、b和label；步骤2，利用预训练的风格迁移模型学习b的图像风格，然后对a进行风格迁移，得到内容和a相同但是风格和b相同的图像c；步骤3，从label中随机保留一定比例的差异对象，生成新的标注new_label；步骤4，从b从裁剪new_label标注中对应的对象区域并覆盖到c中，制造出a和c内容上的差异；步骤5，将c存放到图片集C中，将new_label存放到标注集New_Label中；步骤6，重复步骤1-5，直到数据集中的每一幅图像都完成风格迁移；步骤7，将A中的图片复制一遍并重命名防止重复，对C和New_Label中的数据进行相同格式的重命名以保持和复制后A中图像的对应；步骤8，C合并到B中，New_Label合并到Label中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于风格迁移的变化检测图像增广方法及系统
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