基于生成对抗网络的图像超分辨率重建算法 被引量：6

1

作者 刘郭琦 刘进锋 朱东辉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1720-1727,共8页

SRGAN是基于深度学习的图像超分辨率的典型方法,重建效果较好,但该算法还存在一些缺陷,在提高图像质量和运行速度上仍然有较大提升空间。本文在SRGAN网络模型的基础上提出了一个优化模型。因为批量归一化(BN)层在超分辨图像重建中常常... SRGAN是基于深度学习的图像超分辨率的典型方法,重建效果较好,但该算法还存在一些缺陷,在提高图像质量和运行速度上仍然有较大提升空间。本文在SRGAN网络模型的基础上提出了一个优化模型。因为批量归一化(BN)层在超分辨图像重建中常常会忽略一些图像的细节,同时增加网络的复杂度,所以在SRGAN的生成器中去除了BN层,并引入ECA通道注意力,使每个残差块生成特征图获得相应的权重,以便处理更多的图像细节。经过公开数据集的训练和对比实验,结果表明提出的改进模型相比于对比模型,重建图像的细节恢复更丰富,视觉效果更好,峰值信噪比和结构相似性表现更佳,模型总参数量更少。 展开更多

关键词 超分辨率图像重建 生成对抗网络 通道注意力 残差网络 批量归一化

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基于数据智能的辅助设计平台核心技术及趋势研究 被引量：1

2

作者 张博 钟厦 《机电产品开发与创新》 2023年第1期144-147,共4页

随着大数据和人工智能的兴起,具备了大数据技术驱动与应用场景牵引两大特征的数据智能逐渐成为学术界和产业界共同关注的焦点,其相关技术也随着第四次工业革命的展开渗透到设计领域,各种智能辅助平台层出不穷,给设计带来了深刻的变革。... 随着大数据和人工智能的兴起,具备了大数据技术驱动与应用场景牵引两大特征的数据智能逐渐成为学术界和产业界共同关注的焦点,其相关技术也随着第四次工业革命的展开渗透到设计领域,各种智能辅助平台层出不穷,给设计带来了深刻的变革。本文首先对基于数据智能的辅助设计平台概念进行阐述,通过分析其核心技术及应用现状,总结未来发展趋势,最后探讨了该平台与人类设计师以及设计教育的关系,提出未来融合协同时代下的设计展望。 展开更多

关键词 智能辅助设计 人工智能 生成对抗网络 深度学习 创新

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生成式对抗网络的激光扫描数据缺失填补方法

3

作者 吴泓 黎宇轩 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第10期189-193,共5页

在外物遮挡、扫描盲区等多种不利因素影响下,激光扫描数据存在缺失现象,影响数据质量,为了解决该难题,设计了基于生成式对抗网络的激光扫描数据缺失填补方法。首先采用坐标控制扫描模式采集不利因素影响下的激光扫描数据。然后利用生成... 在外物遮挡、扫描盲区等多种不利因素影响下,激光扫描数据存在缺失现象,影响数据质量,为了解决该难题,设计了基于生成式对抗网络的激光扫描数据缺失填补方法。首先采用坐标控制扫描模式采集不利因素影响下的激光扫描数据。然后利用生成式对抗网络进行数据填充操作,并判断数据完整性,实现激光扫描数据准确填补。最后测试结果表明,本方法能够提高激光扫描数据完整性,保证激光扫描数据的可靠性。 展开更多

关键词 生成式对抗网络 激光扫描 数据填补 数据完整性

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基于多尺度GAN网络的SAR舰船目标扩充 被引量：2

4

作者 黄琼男 朱卫纲 +2 位作者 刘渊 李佳芯 杨莹 《兵工自动化》 2022年第7期47-52,共6页

针对构建合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标数据集的过程中,某些舰船类型样本不足的问题,提出一种基于多尺度生成对抗网络(IC-ConsinGAN)的SAR舰船目标扩充方法。通过将注意力机制引入并行多阶段多尺度GAN网络中... 针对构建合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标数据集的过程中,某些舰船类型样本不足的问题,提出一种基于多尺度生成对抗网络(IC-ConsinGAN)的SAR舰船目标扩充方法。通过将注意力机制引入并行多阶段多尺度GAN网络中,提取SAR舰船目标的关键特征,抑制背景特征,使得生成的SAR图像舰船目标不仅具有精细化结构,而且弥补了单幅图像生成过程中多样性不足的问题。实验结果表明:SIFID指标比原始ConsinGAN网络模型下降了0.02,将扩充数据加入到SAR舰船目标识别任务中,10类舰船目标平均识别率提升了8.4%,证实了IC-ConsinGAN模型的有效性,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 生成对抗网络 合成孔径雷达 注意力机制 多尺度 舰船目标识别

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基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法 被引量：3

5

作者 王来兵 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2019年第8期31-35,共5页

为了提高机器学习算法对手写字文本识别能力,克服个体手写字风格多变的干扰,设计了一种基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法。首先,建立10000个汉字的手写字数组头,每个汉字数组头后面依附100种手写体,构建起1000000帧汉字... 为了提高机器学习算法对手写字文本识别能力,克服个体手写字风格多变的干扰,设计了一种基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法。首先,建立10000个汉字的手写字数组头,每个汉字数组头后面依附100种手写体,构建起1000000帧汉字文本图像帧,作为后续学习训练的训练集数据输入。然后,利用贝叶斯线性模型,结合线性回归和先验分布,基于手写字图像样本数据库,进行有监督的机器学习训练,得到机器学习算子,完成针对手写字的粗识别。随后,根据生成式对抗网络原理,创建生成模型和判别模型,设计自适应潜在损失函数和迭代终止函数,解决深度学习普遍存在的过拟合问题,完成生成式对抗网络算子,完成针对手写字的深度识别。最后基于QTcreator开发的集成平台来实现所提算法的功能,其中,机器学习算子由OpenCV视觉函数实现,深度学习算子由TensorFlow框架实现。实验数据显示,相较于传统手写字识别算法而言,所提算法具有更高的手写字识别能力。 展开更多

关键词 文本识别 机器学习 贝叶斯 生成式对抗网络 先验分布 损失函数 TensorFlow

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光学合成孔径图像超分辨率重建技术研究 被引量：1

6

作者 刘玉雯 吴玲玲 +1 位作者 聂亮 陈靖 《计算机测量与控制》 2022年第2期160-165,共6页

针对光学合成孔径固有的中低频损失而导致的成像模糊问题,提出一种改进的超分辨率生成对抗网络(SRGAN)进行图像复原研究;首先通过MATLAB构建光学合成孔径图像数据集,并对数据集进行数据增强处理,其次根据ASPP网络设计思想,构建多尺度SR... 针对光学合成孔径固有的中低频损失而导致的成像模糊问题,提出一种改进的超分辨率生成对抗网络(SRGAN)进行图像复原研究;首先通过MATLAB构建光学合成孔径图像数据集,并对数据集进行数据增强处理,其次根据ASPP网络设计思想,构建多尺度SRGAN生成器的残差结构,最后与传统超分辨率重建算法进行复原效果对比;实验结果表明,该算法可加快模型收敛速度,提升模型获取图像细粒度特征的能力,对于光学合成孔径图像的复原效果更优。 展开更多

关键词 超分辨率重建 生成对抗网络 特征提取 图像复原 光学合成孔径

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计算机中生成式对抗网络的研究进展及展望 被引量：2

7

作者 段风磊 《科技风》 2020年第34期94-95,共2页

生成对抗网络(GAN)作为一种深层次的计算机学习模型,已经成为近年来神经网络领域中非常具有发展前景的一项技术模型,本文通过对相关文献的整理和查阅,首先简述了原始的生成对抗网络的组成以及其相关特征,随后基于原始网络的一些严重缺... 生成对抗网络(GAN)作为一种深层次的计算机学习模型,已经成为近年来神经网络领域中非常具有发展前景的一项技术模型,本文通过对相关文献的整理和查阅,首先简述了原始的生成对抗网络的组成以及其相关特征,随后基于原始网络的一些严重缺陷介绍了相关的改进网络的优化方法,最终对整篇论文进行总结,并对未来的发展进行了展望。 展开更多

关键词 计算机 生成式对抗网络 图像处理 研究进展

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基于对偶生成式领域自适应网络的问答系统

8

作者 谭伟 《自动化与仪器仪表》 2022年第9期219-224,共6页

针对生成式对抗网络在半监督问答系统领域的局限性:1.生成式对抗网络中的判别器与生成器存在结构对偶属性,在现有研究中被忽略。2.直接使用生成器生成的问答句对与人工标注的问答句对训练判别器易产生过拟合与偏差判别器。为了解决以上... 针对生成式对抗网络在半监督问答系统领域的局限性:1.生成式对抗网络中的判别器与生成器存在结构对偶属性,在现有研究中被忽略。2.直接使用生成器生成的问答句对与人工标注的问答句对训练判别器易产生过拟合与偏差判别器。为了解决以上局限性,提出一种新型的对偶生成式域自适应网络。首先,设计判别器与生成器作为对偶闭环,提出概率对偶正则化项监督生成器与判别器训练过程,同时训练判别器与生成器,使得反馈信号在两者之间共享。然后,提出领域标签作为判别器的额外输入,区分生成器生成的问答句对与人工标注的问答句对,防止判别器过拟合与生存偏差判别器。基于问答数据集SQUAD数据集进行实验,实验结果表明,提出的对偶生成式域自适应网络相对于全监督问答模型具有好的性能,节省超过一半的标签成本;相对于传统生成式对抗网络具有更优的F1值与EM值。 展开更多

关键词 问答系统 生成式对抗网络 对偶学习 领域自适应

原文传递

分割信息共享生成网络在建筑景观格局中的应用

9

作者 毛縯韬 《贵阳学院学报（自然科学版）》 2021年第4期98-101,共4页

建筑景观格局成为现代建筑领域专家和学者共同关注的话题。为生成建筑景观格局,研究提出一种面向多重对抗分割信息共享生成网络模型,引入分割训练思想和特征分区概念完成建筑景观格局的生成。多重对抗分割信息共享生成网络相比较于其他... 建筑景观格局成为现代建筑领域专家和学者共同关注的话题。为生成建筑景观格局,研究提出一种面向多重对抗分割信息共享生成网络模型,引入分割训练思想和特征分区概念完成建筑景观格局的生成。多重对抗分割信息共享生成网络相比较于其他建筑景观格局生成网络的训练时间更短,相同像素下训练时长降低范围为61-111 min。隐含特征提取结果显示,3个监测点的温度变化趋势整体一致,但监测点3的温度变化范围最小,3个监测点最大温度差为2.6℃。研究结果能给建筑景观格局对环境的影响提供新的发展方向。 展开更多

关键词 共享生成网络 建筑景观格局 对抗网络 分割

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基于图像超分辨率的遥感图像树冠目标检测

10

作者 陈振 赵亚凤 张志超 《黄冈职业技术学院学报》 2021年第3期85-93,共9页

针对目前遥感图像质量较差导致对其中物体检测效果低下的问题,本文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像超分辨率方法来提升遥感图像整体质量,并对现有常用目标检测算法YOLO进行研究。针对遥感图像中树冠不容易检测的特点,将超分辨率... 针对目前遥感图像质量较差导致对其中物体检测效果低下的问题,本文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像超分辨率方法来提升遥感图像整体质量,并对现有常用目标检测算法YOLO进行研究。针对遥感图像中树冠不容易检测的特点,将超分辨率运用于检测遥感图像中的树冠,对特定区域内树冠数量及定位进行统计。实验结果表明超分辨率方法对目标检测起到积极作用,检测精度提升约为8%,有利于对特定地区树木种植数量的统计工作。 展开更多

关键词 生成式对抗网络 超分辨率 目标检测 树冠 遥感图像

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基于多源地学数据的找矿预测应用研究 被引量：4

11

作者 于立红 张善良 王国君 《矿产勘查》 2023年第8期1432-1439,共8页

为提高地质找矿精度,本文结合研究区化探、航磁、地质以及断裂构造数据,运用卷积神经网络(CNN)模型,对基于多种数据的铜矿床预测结果进行了对比分析。结果表明:在运用卷积神经网络(CNN)模型进行找矿预测前,需要利用克里格插值法对化探... 为提高地质找矿精度,本文结合研究区化探、航磁、地质以及断裂构造数据,运用卷积神经网络(CNN)模型,对基于多种数据的铜矿床预测结果进行了对比分析。结果表明:在运用卷积神经网络(CNN)模型进行找矿预测前,需要利用克里格插值法对化探和航磁数据进行预处理;同时传统地质数据断裂构造解释不详细的问题,需利用生成式对抗网络(GAN)模型对遥感影像数据进行断裂构造数据的解译,从而获得多种地质数据。基于化探、航磁、地质以及断裂构造数据预测得到的铜矿床面积分别占研究区的27.3%、12.1%和19.7%;由于地质数据仅包括研究区的主干断裂,导致在预测过程中某些重点找矿区未被圈定,而采用GAN模型对断裂构造数据进行训练预测后,未被圈定的区域被重新圈定,将断裂构造数据+化探航磁数据相结合应用到铜矿床预测模型中,具有更好的预测效果和可信度。 展开更多

关键词 卷积神经网络模型 生成式对抗网络模型 化探数据 航磁数据 断裂构造数据 找矿预测

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改进生成式对抗网络下多端柔性直流输电系统

12

作者 张猛 李瑾 《电子设计工程》 2024年第4期61-64,70,共5页

针对新能源在实施并网时,多端柔性直流输电系统运行过程中并网电力数据存在的噪声过多问题,会直接影响多端柔性直流输电系统的直流输电效果,为提升系统直流输电效果,采用改进生成式对抗网络设计多端柔性直流输电系统。根据直流输电系统... 针对新能源在实施并网时,多端柔性直流输电系统运行过程中并网电力数据存在的噪声过多问题,会直接影响多端柔性直流输电系统的直流输电效果,为提升系统直流输电效果,采用改进生成式对抗网络设计多端柔性直流输电系统。根据直流输电系统结构建立系统整体框架,并对框架中的模块设计具体功能;通过基于改进生成式对抗网络去噪模块滤除系统直流输电时产生的噪声,提升系统直流输电时的输电效果;根据系统硬件模块功能设计结果,设计多端柔性直流输电系统模块控制器以及系统整体控制器,通过控制器的稳定控制,完成多端柔性直流输电系统的安全直流输出,实现系统的软件设计。实验结果表明,利用所设计系统在开展电力直流输电时,控制效果较好,电流在0 kA附近波动,电压最终控制为500 kV。 展开更多

关键词 改进生成式对抗网络 多端柔性 直流输电系统 整体框架设计 控制器设计

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基于小波包分解与半监督生成对抗网络的轴流通风机故障诊断 被引量：2

13

作者 常凯 许敬能 +1 位作者 吴启东 夏宇栋 《电力科学与工程》 2023年第11期22-31,共10页

针对轴流通风机故障诊断中需要大量带标签数据用于分类模型训练的问题,提出基于小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)与半监督生成对抗网络(Semi-supervised generative adverserial networks,SGAN)的轴流通风机故障诊断方法... 针对轴流通风机故障诊断中需要大量带标签数据用于分类模型训练的问题,提出基于小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)与半监督生成对抗网络(Semi-supervised generative adverserial networks,SGAN)的轴流通风机故障诊断方法。首先对预处理后的通风机振动数据进行小波包分解,将提取到的有效频带能量信息作为故障诊断模型的特征输入;其次利用训练数据中的带标签数据与无标签数据,训练SGAN的生成器和鉴别器,将训练后的鉴别器作为分类器用于实现少量带标签数据下的轴流通风机故障诊断。搭建了轴流通风机故障诊断试验台,采集了包括正常运行、基座松动与4种不同程度转子不平衡的6类状况下通风机振动数据。利用数据训练得到了基于WPD-SGAN的通风机故障诊断模型。故障诊断实验结果显示,在少标签样本情况下,该方法的诊断准确率达到80%以上。相比传统支持向量机与神经网络监督学习方法,该方法的准确率有大幅提升;与半监督支持向量机方法相比,该方法的准确率提高了9~14个百分点。 展开更多

关键词 轴流通风机 故障诊断 小波包分解 半监督生成对抗网络

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基于LSGAN及迁移学习的智慧工地监控图像修复和识别方法 被引量：4

14

作者 张涛 刘刚 +2 位作者 朱冀涛 徐晓雨 徐岩 《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第9期125-132,共8页

目前建筑工地视频监控图像模糊,部分图像有遮挡,监控智能性差,耗费大量的人力物力仍无法实现高效管理,针对此问题,提出一种基于最小二乘生成式对抗网络(LSGAN)及迁移学习的智慧工地监控图像修复和识别方法。首先,利用生成式对抗网络的... 目前建筑工地视频监控图像模糊,部分图像有遮挡,监控智能性差,耗费大量的人力物力仍无法实现高效管理,针对此问题,提出一种基于最小二乘生成式对抗网络(LSGAN)及迁移学习的智慧工地监控图像修复和识别方法。首先,利用生成式对抗网络的判别器与生成器之间的零和博弈,引入最小二乘损失函数,修复工地监控图像;其次,引入迁移学习思想提取图像特征,将修复后的图像在预训练的GoogleNet模型上进行训练,微调网络参数;最后,利用长短时记忆(LSTM)神经网络对目标图像进行检测与识别,判别现场是否存在安全隐患及人员违规行为。实验结果表明:该方法能够高效预测图像语义缺失,图像修复速度快,视觉效果逼真,且目标识别准确率较高,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 图像修复 目标识别 最小二乘生成式对抗网络 迁移学习 长短时记忆神经网络

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一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法 被引量：1

15

作者 钱坤 李晨瑄 +1 位作者 陈美杉 冯宗亮 《兵工自动化》 2023年第2期16-23,共8页

针对雾(霾)会显著降低基于图像制导武器的可见光侦测设备成像质量,从而干扰对目标精确识别的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法。在生成器下采样中使用软池化运算,以提高细粒度特征的提取能力;加入全局平均池化层,... 针对雾(霾)会显著降低基于图像制导武器的可见光侦测设备成像质量,从而干扰对目标精确识别的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的单幅图像去雾算法。在生成器下采样中使用软池化运算,以提高细粒度特征的提取能力;加入全局平均池化层,旨在消除图像边缘的震荡效应,提高去雾图像清晰度;简化判别器结构,优化损失函数权重值确定方法,提升网络模型训练效率。实验结果表明:去雾后的图像清晰锐利,色彩自然,在结构相似性、峰值信噪比和图像信息熵等客观定量指标上优于经典去雾算法,对去雾后图像进行目标检测的平均精度均值提升了4.13%。 展开更多

关键词 图像去雾 条件生成对抗网络 软池化 损失函数 目标识别

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基于有限样本的永磁同步电机退磁故障诊断方法 被引量：1

16

作者 莫钰 李垣江 +1 位作者 魏海峰 张懿 《水下无人系统学报》 2021年第5期586-595,共10页

针对永磁同步电机(PMSM)因样本数据稀少、可用性低、特征弱化和结构复杂等因素引发的退磁识别问题,提出一种融合稀疏自编码与最小二乘生成式对抗网络的退磁故障诊断方法。该方法首先采集PMSM的电磁转矩和磁动势分布数据构成有限样本集合... 针对永磁同步电机(PMSM)因样本数据稀少、可用性低、特征弱化和结构复杂等因素引发的退磁识别问题,提出一种融合稀疏自编码与最小二乘生成式对抗网络的退磁故障诊断方法。该方法首先采集PMSM的电磁转矩和磁动势分布数据构成有限样本集合,其次采用最小二乘生成式对抗网络对样本在保持特征分布一致的条件下进行标签化扩张,最后运用稀疏自编码网络和Soft max分类器对样本进行训练和分类,实现退磁故障的诊断与识别。在模型训练和故障识别过程中,一方面合理设计深度网络隐层节点、训练算法以及层数等影响学习效率的参数;另一方面训练优化网络并测试验证网络的优劣以提高故障诊断性能。经过多次试验,最终可实现PMSM退磁故障的有效诊断。 展开更多

关键词 永磁同步电机 退磁 最小二乘生成对抗网络 故障诊断 稀疏自编码

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