公开(公告)号：CN112100908B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202010895295.9

申请日：2020-08-31

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 李敏奇 ,  王一各 ,  刘哲 ,  董昭雄 ,  李犇 ,  张利剑 ,  刘珊 ,  邓薇 ,  龚梦婵

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多条件深度卷积生成对抗网络的服装设计方法，包括：获取服装图像数据集，提取服装图像数据集中每个服装图像的特征；对服装图像数据集中服装图像的特征进行统一分类，得到不同种类的服装图像数据子集，并对每类服装图像数据子集标注类别标签；建立生成网络与判别网络的多层深度卷积神经网络；将多个服装图像数据子集依次输入多层深度卷积神经网络进行训练，得到每个服装图像数据子集对应的服装网络模型；向服装网络模型中输入需求信息，提取服装图像数据子集对应的服装网络模型，在服装网络模型的生成网络中生成服装图像。

公开(公告)号：CN112100908A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010895295.9

申请日：2020-08-31

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 李敏奇 ,  王一各 ,  刘哲 ,  董昭雄 ,  李犇 ,  张利剑 ,  刘珊 ,  邓薇 ,  龚梦婵

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多条件深度卷积生成对抗网络的服装设计方法，包括：获取服装图像数据集，提取服装图像数据集中每个服装图像的特征；对服装图像数据集中服装图像的特征进行统一分类，得到不同种类的服装图像数据子集，并对每类服装图像数据子集标注类别标签；建立生成网络与判别网络的多层深度卷积神经网络；将多个服装图像数据子集依次输入多层深度卷积神经网络进行训练，得到每个服装图像数据子集对应的服装网络模型；向服装网络模型中输入需求信息，提取服装图像数据子集对应的服装网络模型，在服装网络模型的生成网络中生成服装图像。