公开(公告)号：CN112699726A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011251301.3

申请日：2020-11-11

Applicant: 中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院 ,  杭州中科睿鉴科技有限公司

Inventor： 曹娟 ,  高科 ,  李蕾 ,  夏博洋 ,  谢添

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备。本发明的目的是提供一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备，以避免数据集有偏导致分类模型过拟合到无关因子。本发明的技术方案是：一种图像增强方法，其特征在于：S01、对于具体的图像分类任务分析其中分类无关的有偏因子，控制有偏因子对应的属性为唯一变量，摄取图像作为源域数据集；S02、通过GAN网络结构训练有偏因子对应属性迁移模型，学习一个生成器G，x’＝G(x,a)；S03、在目标数据集上，应用经训练的生成器G扩充样本，对于目标数据集上的每一个样本，通过遍历有偏因子对应属性所有的取值a，得到无偏的生成样本。本发明适用于计算机视觉领域。

公开(公告)号：CN112699726B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202011251301.3

申请日：2020-11-11

Applicant: 中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院 ,  杭州中科睿鉴科技有限公司

Inventor： 曹娟 ,  高科 ,  李蕾 ,  夏博洋 ,  谢添

IPC: G06V20/20 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备。本发明的目的是提供一种图像增强方法、真伪商品鉴别方法及设备，以避免数据集有偏导致分类模型过拟合到无关因子。本发明的技术方案是：一种图像增强方法，其特征在于：S01、对于具体的图像分类任务分析其中分类无关的有偏因子，控制有偏因子对应的属性为唯一变量，摄取图像作为源域数据集；S02、通过GAN网络结构训练有偏因子对应属性迁移模型，学习一个生成器G，x’＝G(x,a)；S03、在目标数据集上，应用经训练的生成器G扩充样本，对于目标数据集上的每一个样本，通过遍历有偏因子对应属性所有的取值a，得到无偏的生成样本。本发明适用于计算机视觉领域。