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公开(公告)号:CN115731097A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211547682.9
申请日:2022-12-05
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于解纠缠表示的多风格迁移方法,本发明涉及图像生成技术中,多风格迁移方法问题。图像生成技术通过风格迁移网络将图片在不同风格间进行转换。然而在风格迁移过程中,没有考虑图片所包含的不同信息,导致经风格迁移后并不能很好得保留图片的内容细节,导致所生成图片内容细节丢失,质量较差。为此,我们提出一种基于解纠缠表示的多风格迁移方法。其主要思想是将图片进行内容与风格解纠缠表示,在风格迁移过程中保留内容信息,交换域风格信息,以此生成图片。实验表明,我们的多风格迁移方式可以有效解决图片风格迁移后内容细节丢失的问题,本发明应用于图片生成中的多风格迁移。
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公开(公告)号:CN115731097B
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202211547682.9
申请日:2022-12-05
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于解纠缠表示的多风格迁移方法,本发明涉及图像生成技术中,多风格迁移方法问题。图像生成技术通过风格迁移网络将图片在不同风格间进行转换。然而在风格迁移过程中,没有考虑图片所包含的不同信息,导致经风格迁移后并不能很好得保留图片的内容细节,导致所生成图片内容细节丢失,质量较差。为此,我们提出一种基于解纠缠表示的多风格迁移方法。其主要思想是将图片进行内容与风格解纠缠表示,在风格迁移过程中保留内容信息,交换域风格信息,以此生成图片。实验表明,我们的多风格迁移方式可以有效解决图片风格迁移后内容细节丢失的问题,本发明应用于图片生成中的多风格迁移。
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公开(公告)号:CN115753107A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211547645.8
申请日:2022-12-05
Applicant: 东北林业大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/14 , G06F17/16
Abstract: 基于非线性量子信息熵的微弱滚动轴承故障诊断方法,本发明涉及滚动轴承故障诊断技术中,故障特征提取过程中背景噪声强、故障特征微弱所导致故障监测与诊断效果较差的问题。滚动轴承故障诊断技术通过人工观察振动信号谱线图的变化来捕捉信号的异常。然而,滚动轴承的结构复杂,信号传递路径长,背景噪声强,故障信号微弱,导致故障诊断非常困难。为改善这一问题,本发明提出了一种基于非线性量子信息熵的微弱滚动轴承故障诊断方法。实验表明,该方法能有效地提取滚动轴承早期微弱故障信号特征,降低背景噪声对故障诊断结果的影响。本发明应用于微弱滚动轴承故障诊断。
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