公开(公告)号：CN115830055A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211643195.2

申请日：2022-12-20

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 陆昊 ,  叶紫璇 ,  洪超仪 ,  曹治国

IPC: G06T7/194 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种深度图像抠图中训练样本的生成方法，属于图像处理技术领域，包括：利用合理前景结合操作符将待结合的两张源前景进行结合；根据两张源前景结合是否产生孪生前景时将两张源前景和结合前景绑定为三元组，或将两张源前景、结合前景和孪生前景绑定为四元组，将三元组和四元组加入待合成前景集；重复上述步骤直至对应的目标待合成前景集中前景数量满足预设条件；为目标待合成前景集中的每个前景分配背景集中的一张随机背景，进行前景背景合成从而得到训练样本。本发明能够解决以往方法中前景结合操作符产生伪影的问题，并关注源前景和结合前景之间的关系，增加样本集中的相关性，提高网络对于前景模式的学习能力。

公开(公告)号：CN113095360A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110245929.0

申请日：2021-03-05

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  姜文倩 ,  叶紫璇 ,  江一诺 ,  金骏阳

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种风机结冰检测模型的构建方法及其应用，所构造的风机结冰检测模型包括相互并联的第一GAN模型和第二GAN模型，融合层，CNN模型，第一域自适应网络和第二域自适应网络；CNN模型中的批归一化层以及第一全连接层分别与第一域自适应网络和第二域自适应网络相连；本发明以最小化源域数据集中各样本的预测标签和真实标签的差异、最大化源域数据集中结冰样本与非结冰样本的分布差异以及最小化源域数据与目标域数据的分布差异为目标，对风机结冰检测模型进行训练；可以对无标签样本进行迁移学习，解决了高质量标记数据少的问题，使得该模型具有很强的可迁移性以及对于不同风机的适配性，用于风机结冰检测时准确度较高。