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自适应全局和局部双层优化的图像生成模型和生成方法

摘要

本发明提供了一种自适应全局和局部双层优化的图像生成模型GL‑GAN和自适应全局和局部优化方法Ada‑OP,通过将局部双层优化模型与传统的全局优化模型相结合,根据模型判别器输出的特征图,得到图像中各区域的质量测度,通过精确捕获、优化样本中的低质量区域,将特征图中的局部信息作为自适应全局和局部双层优化的基础,以局部双层优化模型指导生成器优化,使生成器在生成对抗网络GAN的最大最小博弈的基础上同时关注图像的全局区域和局部区域,对图像的整体和局部进行协调优化,实现了在高计算效率的同时生成高质量图像的功能。

著录项

  • 公开/公告号CN112001404A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中农业大学;

    申请/专利号CN202010861661.9

  • 发明设计人 向金海;刘颖;倪福川;

    申请日2020-08-25

  • 分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司;

  • 代理人崔友明

  • 地址 430070 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号

  • 入库时间 2023-06-19 09:01:25

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