公开(公告)号：CN117408313A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311236238.X

申请日：2023-09-22

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李胜曦 ,  张佳璐 ,  李一飞 ,  徐迈 ,  邓欣 ,  李丽

IPC: G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本公开实施例涉及一种基于特征函数的条件生成对抗网络的训练方法和装置，其中该方法包括：获取训练图像数据样本和辅助信息样本；从高斯随机噪声采样一维随机序列和辅助信息样本输入生成网络，得到生成图像数据样本；将训练图像数据样本和生成图像数据样本输入判别网络，得到第一联合分布对应的第一特征函数和第二联合分布对应的第二特征函数；计算第一特征函数和第二特征函数的差异度量；根据差异度量计算损失函数，并调整生成网络和判别网络的网络参数，生成条件生成对抗网络，以使条件生成对抗网络对真实图像数据进行处理，生成目标图像数据。采用上述技术方案，能够提高条件生成对抗网络训练的效率和有效性，从而提高后续图像处理效果。

公开(公告)号：CN119131169A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411130428.8

申请日：2024-08-16

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李一飞 ,  徐迈 ,  李胜曦 ,  张佳璐 ,  蒋铼 ,  关振宇

IPC: G06T11/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本公开涉及一种图像反演方法、装置、设备、介质及程序产品。其中，图像反演方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行预处理，得到预处理后的目标图像以及待处理图像对应的至少一个目标图像块；将目标图像和至少一个目标图像块分别输入至块反向生成器中，由块反向生成器对目标图像和至少一个目标图像块进行图像反演处理，得到待处理图像对应的隐变量，块反向生成器包括全局特征提取网络和块编码器，由此，能够通过块反向生成器处理待处理图像对应的目标图像块的方式以对待处理图像进行图像反演处理，进而适应不同分辨率的图像，避免了实际应用场景受限的问题。