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公开(公告)号：CN113744166A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110947163.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于浑浊水下鱼类图像增强的网络训练方法，该方法包括：S1、获得经图像增强的训练集，其中，样本的原始图像为浑浊水下鱼类图像，样本的标签图像是利用多种图像增强方式对原始图像处理后得到的增强图像；S2、使用训练集对循环生成对抗网络进行多轮训练，其中，在每轮训练中，根据样本的原始图像生成浑浊图像以及根据样本的标签图像生成增强图像，并基于包含生成对抗损失、循环一致性损失和视觉感知损失的总损失更新循环生成对抗网络的参数，并在一轮训练结束时根据相应的评价指标选择性地使用当前根据原始图像提取的增强图像更新训练集的标签图像。利用本发明的方法，能够高效便捷获得更清晰的水下鱼类图像。
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公开(公告)号：CN109597127A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811268569.0
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01V1/34
Abstract: 本发明提供了一种地震数据的可视化方法。该方法包括：对地震数据体进行空间管理，建立离散点之间的拓扑结构，以将所述地震数据体划分为不同的数据块；基于可视化的分辨率要求确定需要调度的数据块规模以及所调度的数据块在所述拓扑结构中的位置区域；对所调度的数据块进行可视化绘制。利用本发明的方法，能够对大规模地震数据快速有效地进行实时可视化。
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公开(公告)号：CN113744166B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110947163.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T5/20 , G06T5/40 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种用于浑浊水下鱼类图像增强的网络训练方法，该方法包括：S1、获得经图像增强的训练集，其中，样本的原始图像为浑浊水下鱼类图像，样本的标签图像是利用多种图像增强方式对原始图像处理后得到的增强图像；S2、使用训练集对循环生成对抗网络进行多轮训练，其中，在每轮训练中，根据样本的原始图像生成浑浊图像以及根据样本的标签图像生成增强图像，并基于包含生成对抗损失、循环一致性损失和视觉感知损失的总损失更新循环生成对抗网络的参数，并在一轮训练结束时根据相应的评价指标选择性地使用当前根据原始图像提取的增强图像更新训练集的标签图像。利用本发明的方法，能够高效便捷获得更清晰的水下鱼类图像。
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公开(公告)号：CN109597127B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201811268569.0
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01V1/34
Abstract: 本发明提供了一种地震数据的可视化方法。该方法包括：对地震数据体进行空间管理，建立离散点之间的拓扑结构，以将所述地震数据体划分为不同的数据块；基于可视化的分辨率要求确定需要调度的数据块规模以及所调度的数据块在所述拓扑结构中的位置区域；对所调度的数据块进行可视化绘制。利用本发明的方法，能够对大规模地震数据快速有效地进行实时可视化。
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