公开(公告)号：CN117636091A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311486528.X

申请日：2023-11-09

Applicant: 华侨大学

Inventor： 杨建红 ,  刘炳辰 ,  范璐路 ,  涂亮亮 ,  许勐 ,  房怀英 ,  计天晨

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的固废图像数据增强方法及系统，应用于目标检测、图像分割等领域，用于通过生成器网络和判别器网络的协同作用，对原始图像进行多种变换和扩充；方法包括如下步骤：获取原始固废图像数据集；通过构建基于pix2pixHD的深度学习生成对抗网络进行样本扩充；使用生成器网络和实例级特征编码器网络对原始固废数据集进行变换扩充，形成扩充后的数据。本发明方法可以充分学习到原始图像数据的概率密度分布，以提高数据样本的多样性和数量，将生成的图像样本添加到原始数据集中，形成扩充后的数据集，以提高深度学习模型的精度和鲁棒性。