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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明提供了一种基于生成对抗技术来根据指定标签生成汽车图片的方法，步骤为：1获取真实汽车图片，并打上标签Fi；2建立汽车图片对抗生成网络。3得到汽车生成图片。4计算汽车生成图片和真实图片中Fi标签数据组合损失；5更新汽车图片判别器Di权重；6更新汽车图片生成器G的权重；7完成汽车图片对抗生成网络的训练；8在汽车图片对抗生成网络中输入指定的h种标签，输出对应的汽车生成图片。本发明能够根据指定的条件标签，生成对应的汽车图片，丰富了生成图片的多方约束，使得结果更加精准、满足用户需求。

主权项：1.基于生成对抗网络的多标签汽车造型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取真实汽车图片，并打上标签Fi；i＝1，2，…，n；n为标签类别总数；2建立汽车图片对抗生成网络，包括汽车图片生成器G和汽车图片判别器D＝[D1,D2,…，Dn]；3将高斯噪声和所有i种标签数据输入到汽车图片生成器G中，得到汽车生成图片；4分别利用汽车图片判别器Di和Fi标签，计算汽车生成图片和真实图片中Fi标签数据组合损失；i初始值为1；5将汽车生成图片和真实图片中Fi标签数据组合损失反馈给汽车图片判别器Di，更新汽车图片判别器Di权重；6判断i≤n是否成立，若是，则进入步骤7，否则，令i＝i+1，并返回步骤4，7将汽车生成图片所有标签数据组合损失反馈给汽车图片生成器G，更新汽车图片生成器G的权重；8重复步骤3至步骤7，直至汽车图片判别器D的总损失函数LD低于设定值；9在汽车图片对抗生成网络中输入指定的h种标签，输出对应的汽车生成图片；h≤n；所述汽车图片生成器G包括噪声条件合成模块和生成模块；生成模块包括一个批标准化层、若干上采样块和一个输出块；每个上采样块包括上采样层、3*3卷积层、批标准化层、ReLU激活函数层；输出块包括卷积层和Tanh激活函数层；所述生成模块输出汽车生成图片；所述噪声条件合成模块将高斯噪声与指定的所有i种标签数据进行点乘，从而得到融合条件信息的点乘结果；所述噪声条件合成模块将点乘结果输入至生成模块；汽车图片判别器D包括卷积层、LeakyReLU激活函数层、判别块；所述判别块包括卷积层、批标准化层，LeakyReLU激活函数层、输出块；所述输出块包括卷积层、ReLU激活函数层、全连接层、输出层；其中，ReLU激活函数层的输出传输至全连接层，得到输出值r1；ReLU激活函数层的输出与Fi标签的one-hot编码进行点乘，得到点乘结果r2；输出层输出结果R＝r2+r1。

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权利要求：

百度查询： 重庆大学 基于生成对抗网络的多标签汽车造型生成方法