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公开(公告)号：CN115272687B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210811744.6
申请日：2022-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 单样本自适应域生成器迁移方法，涉及就三级视觉中的图像生成和迁移学习领域。解决了使用现有的算法迁移后的目标生成器无法准确获取引导图风格及迁移后的图片多样性低的问题。本发明方法通过全局水平域迁移损失函数使迁移后的目标域生成器合成的图片拥有引导图的全局特征；设计了局部水平域迁移损失函数来解决现有技术无法准确获取引导图局部代表性特征的问题；利用逆映射器把合成图片映射到隐空间，并提出自适应属性保持损失函数来自适应的挑选和保持域共享的属性，从而使迁移后的图片保持了之前图片的部分属性，提高了合成图片的多样性，并通过给定一张目标域引导图即可实现对自适应域生成器的迁移。主要用于实现对自适应域生成器的迁移。
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公开(公告)号：CN115272687A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210811744.6
申请日：2022-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 单样本自适应域生成器迁移方法，涉及就三级视觉中的图像生成和迁移学习领域。解决了使用现有的算法迁移后的目标生成器无法准确获取引导图风格及迁移后的图片多样性低的问题。本发明方法通过全局水平域迁移损失函数使迁移后的目标域生成器合成的图片拥有引导图的全局特征；设计了局部水平域迁移损失函数来解决现有技术无法准确获取引导图局部代表性特征的问题；利用逆映射器把合成图片映射到隐空间，并提出自适应属性保持损失函数来自适应的挑选和保持域共享的属性，从而使迁移后的图片保持了之前图片的部分属性，提高了合成图片的多样性，并通过给定一张目标域引导图即可实现对自适应域生成器的迁移。主要用于实现对自适应域生成器的迁移。
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