基于深度学习的图像扩充方法和装置、存储介质和计算机
基本信息
| 申请号 | CN202010739993.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114005007A | 公开（公告）日 | 2022-02-01 |
| 申请公布号 | CN114005007A | 申请公布日 | 2022-02-01 |
| 分类号 | G06V10/774（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 韩旭;颜聪 | 申请（专利权）人 | 东声（苏州）智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 苏州简理知识产权代理有限公司 | 代理人 | 朱亦倩 |
| 地址 | 215000江苏省苏州市苏州工业园区星湖街328号创意产业园8-701单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种图像扩充方法和装置、存储介质和计算机。所述图像扩充方法包括：提供包括有多张原始图像的第一图像集和生成对抗网络；对所述原始图像进行图像处理以得到处理后图像，多张处理后图像构成第二图像集，基于第一图像集和第二图像集形成第三图像集；利用第三图像集中的图像来训练所述生成对抗网络，得到最终的生成对抗网络；最终的生成对抗网络的基于第三图像集生成多张生成图像，并判断所述多张生成图像的真伪，被判断为真的多张生成图像形成第四图像集，基于第三图像集和第四图像集形成第五图像集。这样可以有效的扩充优质的图像集，以便为后续图像分类或目标检测的卷积神经网络模型训练提供优质的图像源。 |
