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申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
摘要：本发明公开一种少样本图像生成方法、系统及设备，涉及图像生成技术领域，方法包括：采用目标图像训练样本集、第一潜在向量集及第二潜在向量集，对初始少样本图像生成对抗网络进行优化训练，以得到少样本图像生成器；第一潜在向量集中的第i个潜在向量与第二潜在向量集中的第i个潜在向量无关，且第一潜在向量集中的第i个潜在向量与第二潜在向量集中的其他潜在向量相关；初始少样本图像生成对抗网络包括生成器及鉴别器；将待处理潜在向量输入至少样本图像生成器，以得到最终生成图像。本发明解决了在少样本设置下生成高质量和多样化图像的问题。
主权项：1.一种少样本图像生成方法，其特征在于，方法包括：获取目标图像训练样本集；构建第一潜在向量集和第二潜在向量集；所述第一潜在向量集中的第i个潜在向量与所述第二潜在向量集中的第i个潜在向量无关，且所述第一潜在向量集中的第i个潜在向量与所述第二潜在向量集中的其他潜在向量相关；潜在向量集指一组低维向量的集合，每一个潜在向量z经过生成器G后得到生成图像Gz；所述第一潜在向量集中每一个潜在向量均为含有512个元素的一维向量，表示为： 其中，表示潜在向量zi的第n个元素，n＝1,2,…,512；所述第一潜在向量集为： 其中，Z表示第一潜在向量集，zi～pz，zi表示第一潜在向量集中的第i个潜在向量，pz表示已知先验分布，N表示第一潜在向量集中潜在向量的数量；所述第二潜在向量集为：Z′＝ZC-diagC；其中，Z′表示第二潜在向量集，C为系数矩阵，diagC为C的对角线阵，且cij～Dirα，Dirα表示系数为α的狄利克雷分布，[]T表示矩阵的转置；构建初始少样本图像生成对抗网络；所述初始少样本图像生成对抗网络包括生成器及鉴别器；所述生成器用于基于所述第一潜在向量集或所述第二潜在向量集中的潜在向量，生成图像；采用所述目标图像训练样本集、所述第一潜在向量集及所述第二潜在向量集，对所述初始少样本图像生成对抗网络进行优化训练，以得到少样本图像生成器；将待处理潜在向量输入至所述少样本图像生成器，以得到最终生成图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 一种少样本图像生成方法、系统及设备
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