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公开(公告)号：CN116704057A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310560738.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于条件StyleGAN的小样本图像生成方法，包括：1)对数据集的图像按照类别进行预处理；2)使用可见类别预训练条件StyleGAN；3)使用k张不可见类图像优化条件StyleGAN，其优化过程包括两个阶段：隐空间定位阶段和隐空间微调阶段，其中隐空间定位阶段以不可见类别图像子集为锚点，定位出不可见类别的子空间，隐空间微调阶段通过对抗损失和锚点稳定损失进一步对齐条件生成器的生成分布和不可见类别的真实分布；4)通过随机采样噪声生成不可见类别的图片。本发明具有了深度学习技术的特性，通过一系列的优化目标，使生成器能通过k张不可见类别参考图片的优化，具备不可见类别图像的生成能力。
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公开(公告)号：CN118427381A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410613661.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦差分知识蒸馏的非对称图像检索方法，该方法通过优化查询网络和图库网络之间的成对相似性关系差异，来保持一致的检索顺序。该方法通过计算图库域内的成对相似性差分矩阵，并将其解耦为特征知识、不一致成对相似性差分知识和一致成对相似性差分知识，这种策略性的解耦有效地使查询网络的检索排名与图库网络对齐，可在计算成本较低的情况下提高查询网络的检索准确性。本发明具有了深度学习技术的特性，通过优化查询网络与图库网络之间的成对相似性关系差异，并具备在较低计算成本下保持检索排名一致性的能力，有效提高查询网络的检索准确性，同时保持计算效率。
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公开(公告)号：CN118427381B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410613661.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦差分知识蒸馏的非对称图像检索方法，该方法通过优化查询网络和图库网络之间的成对相似性关系差异，来保持一致的检索顺序。该方法通过计算图库域内的成对相似性差分矩阵，并将其解耦为特征知识、不一致成对相似性差分知识和一致成对相似性差分知识，这种策略性的解耦有效地使查询网络的检索排名与图库网络对齐，可在计算成本较低的情况下提高查询网络的检索准确性。本发明具有了深度学习技术的特性，通过优化查询网络与图库网络之间的成对相似性关系差异，并具备在较低计算成本下保持检索排名一致性的能力，有效提高查询网络的检索准确性，同时保持计算效率。
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公开(公告)号：CN118096872A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311578012.8
申请日：2023-11-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像分割与人体模型正投影算法的导盲方法，该方法包括以下步骤：通过深度摄像头获取使用者的身体相关尺寸数据以及前方道路障碍状况的图像数据；设定初始阈值距离与最小安全距离，将初始阈值距离内的物体投影至铅垂平面，构建出平面视障图；判断视障图中是否存在可通过区域；如果存在可通过区域，则引导使用者向该区域行走，如果不存在可通过区域，则缩小当前距离阈值并重复上述步骤，若当前距离阈值缩小至最小安全距离阈值以下，则判断无可通过区域，发出转向指示。本发明基于深度图像分割，将深度摄像头获取到的深度图像根据障碍物位置划分出可通过区域并提供相关导盲信息，进而提升导盲避障的准确性。
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