【摘 要】
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深度学习在视觉任务中的良好表现很大程度上依赖于海量的数据和计算力的提升,但是在很多实际项目中通常难以提供足够的数据来完成任务。针对某些情况下红外图像少且难以获得的问题,提出一种基于彩色图像生成红外图像的方法来获取更多的红外图像数据。首先,用现有的彩色图像和红外图像数据构建成对的数据集;然后,基于卷积神经网络、转置卷积神经网络构建生成对抗网络(GAN)模型的生成器和鉴别器;接着,基于成对的数据集来训
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院大学,中国科学院光电信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1713216)
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深度学习在视觉任务中的良好表现很大程度上依赖于海量的数据和计算力的提升,但是在很多实际项目中通常难以提供足够的数据来完成任务。针对某些情况下红外图像少且难以获得的问题,提出一种基于彩色图像生成红外图像的方法来获取更多的红外图像数据。首先,用现有的彩色图像和红外图像数据构建成对的数据集;然后,基于卷积神经网络、转置卷积神经网络构建生成对抗网络(GAN)模型的生成器和鉴别器;接着,基于成对的数据集来训练GAN模型,直到生成器和鉴别器之间达到纳什平衡状态;最后,用训练好的生成器将彩色图像从彩色域变换到红外
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