公开(公告)号：CN117078560A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311251959.8

申请日：2023-09-26

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 蒋晓玲 ,  罗咏刚 ,  江天

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06T15/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于对抗生成网络的图像真实感增强方法及系统，通过类别标签映射对真实样本图像与仿真样本图像进行配对，得到语义对齐的真实图像碎片和仿真图像碎片；将仿真样本图像的渲染信息编译为渲染特征；构建图像真实感增强模型，利用渲染特征以及配对好的真实图像碎片和仿真图像碎片训练图像真实感增强模型，根据生成图像的真实感损失和特征结构损失调整图像真实感增强模型的参数，得到训练好的图像真实感增强模型；利用训练好的图像真实感增强模型生成更具真实感的仿真图，实现复杂场景图像多目标的真实感风格迁移的同时保障了图像真实感风格迁移的效率和效果。

公开(公告)号：CN116432037A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310459656.9

申请日：2023-04-25

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 蒋晓玲

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种在线迁移学习方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取n个源域离线数据集和目标域离线数据集；将目标域离线数据集分别和n个源域离线数据集，映射到公共子空间，得到n个跨域数据集；分别采用n个跨域数据集训练得到n个源域离线学习模型，以及采用目标域离线数据集训练得到目标域离线学习模型；获取当前目标域在线样本，并根据当前目标域在线样本、n个源域离线学习模型和目标域离线学习模型，进行目标域在线学习模型的迁移学习。本发明通过将目标域离线数据与源域离线数据映射到同一公共子空间，实现源域离线数据与目标域数据的特征空间对齐，本发明能有效提高了目标域在线样本分类的准确性。