一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法

人脸年龄估计(face age estimation)作为一种新兴的生物特征识别技术,是计算机视觉中一个经典的学习问题.基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)强大的数据生成能力,提出了一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法,并通过分阶段联合训练年龄编辑网络StarGAN和年...     

基于改进GAN算法的电机轴承故障诊断方法

提出一种基于改进GAN(生成对抗网络)的滚动轴承故障诊断方法,以振动信号作为主要依据,结合连续小波变换处理非平稳信号的能力和半监督生成对抗网络(semi-supervised generation adversarial networks,SSGAN)处理和识别图像的功能,在半监督生成对抗网络的基础上引入条件模型并对损失函数进行优化,指导生成器和判别器的训练.首次将改进GAN算法应用于故障诊断领域并利用其生成模型和半监督学习能力分别解决了样本数据不足和样本标记问题.实验表明,连续小波变换与改进GAN 结合的故障诊断方法与其他主流诊断方法相比能达到较高准确率.     

基于边界平衡生成对抗网络的生成式隐写

针对基于深度生成模型的载体合成隐写中生成含密图像质量不高的问题,提出了一种基于边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的生成式隐写方法。该方法首先将秘密信息分段并转化为噪声,而后将噪声输入到BEGAN生成器中得到高质量的含密图像;在消息提取阶段,从含密图像输入噪声提取器中恢复出噪声,最后将噪声转化为秘密信息并完成消息提取。首次提出了针对含密图像的质量评价问题。实验结果和分析表明,与基于深卷积生成对抗网络(deep convolution generative adversarial networks,DCGAN)的隐写方法相比,采用基于编码-解码结构的BEGAN模型能够提高含密图像质量,增大输入噪声的长度能够提高隐写容量。     

基于GAN的医学图像仿真数据集生成算法

基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.     

利用图像掩膜优化基于生成对抗网络的图像超分辨率模型

深度学习在一定程度上解决了从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像这一图像超分辨率问题。目前基于生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的方法可以从超分辨率数据集中学习低/高分辨率图像映射关系,从而生成具有真实纹理细节的超分辨率图像。然而,基于GAN的图像超分辨率模型训练通常不稳定,其结果往往带有纹理扭曲和噪声等问题,提出了采用掩膜（mask）模块以辅助对抗网络训练。在网络训练过程中,掩膜模块根据生成网络输出的超分辨率结果和原始高分辨率图像,计算得到相应观感质量信息,并进一步辅助对抗网络训练。在实验中对3个最近提出的基于GAN的图像超分辨率模型进行修改,引入掩膜模块,修改后的模型在超分辨率图像输出的观感和真实感量化指标上均有明显地提升。掩膜模块的优点是可以进一步提升基于GAN的图像超分辨率网络输出的超分辨率图像观感质量,并仅需对生成对抗网络训练框架进行修改,因此适用于多数基于GAN的图像超分辨率模型的进一步优化。     

结合注意力机制的生成对抗网络图像超分辨重建

为改善图像超分辨率重建的主观视觉效果,提出一种结合注意力机制的图像超分辨生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)模型.该模型在生成器网络中引入通道和空间双重注意力机制,选取更合适的重要特征信息进行传递;判别器网络采用WGAN进行构建,通过Wasserstein距离定义对抗损失,解决了GAN模型的训练不稳定问题.该重建模型在Set5、Set14、BSD100和Urban100共4个标准数据集上进行了实验,结果表明,和主流的超分辨重建算法相比,该模型的主客观评价指标均有所提高,图像细节信息恢复更加清晰,重建质量更好.     

多生成器生成对抗网络

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)广泛应用于各种领域,尤其在图像生成方面.该模型由生成网络与判别网络2部分组成,在无监督的训练方式下,2个网络相互竞争相互提高.然而,GAN在训练时经常出现模式崩溃问题,进而导致模型收敛较慢,生成样本多样性较差.为解决这一问题,在深度卷积神经网络的基础上提出了一种多生成器生成对抗网络模型.该模型包含多个生成网络,每个生成网络均使用残差网络进行搭建,同时在生成网络间引入协作机制,以加快模型获取信息并减少参数量,最后将各生成网络的特征图进行融合得到最终图像输入到判别网络中.GAN在训练过程中还会出现梯度消失、训练不稳定问题.为避免出现这些问题,将Wasserstein距离和梯度惩罚引入模型的损失函数.通过在多个数据集上与多种相关方法进行实验比较,结果表明提出的模型在缓解模式崩溃问题、加快模型收敛速度以及减少参数量上均明显优于其他几种方法.     

考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法

针对空间负荷预测的影响因素多样及历史数据匮乏的问题,提出了一种考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先综合考虑多种影响电力负荷的因素,从开发强度、发展水平、气侯条件建立地区多维度指标模型。然后构建生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的数据生成模型,对训练集进行数据增强,生成数量充足且符合地区特点的训练样本。其次采用基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化初始权重和阈值后的反向传播(back propagation,BP)神经网络建立空间负荷预测模型,并利用增强后的数据集实现空间负荷预测。最后,以东部某市4个区为例,对本文的方法进行验证,仿真结果表明本文提出的方法可以提高空间负荷预测精度,具有实用性和有效性。     

面向各向异性3D-MRI图像超分辨率 重建的ESRGAN网络

高分辨率磁共振图像(MRI, magnetic resonance images)能够提高疾病诊断精度,但高分辨率MRI图像的获取十分困难。基于深度学习的图像超分辨率(SR, super resolution)技术可有效地提高图像分辨率。近年来,生成对抗网络(GANs, generative adversarial networks)为3D-MRI图像SR重建提供了新思路。相较于传统的基于深度卷积神经网络(DCNN, deep convolutional neural network)的SR算法,GANs网络以人类视觉机制为目标,且引入判别函数,使重建3D-MRI图像更接近真实图像。研究采用增强超分辨率生成对抗网络(ESRGAN, enhanced super-resolution generative adversarial networks)对3D-MRI图像进行SR重建;并利用3D-MRI图像的跨层面自相似性,将重建任务降维到2D,在保证重建效果的基础上,减少了网络训练时间和内存需求。通过与其他传统算法和基于DCNN算法对比实验表明,提出的算法能够进一步提高3D-MRI图像的视觉...     

基于Dropout改进的SRGAN网络DrSRGAN

超分辨率作为一种经典的视觉任务,在多个领域有着广泛的应用。随着深度学习中无监督学习的发展,以及生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的提出,超分辨率技术又得到了进一步的提高,但是相关网络仍旧存在过拟合、泛化性弱等诸多问题。以超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network, SRGAN)为基础,受研究Dropout在经典超分辨率网络中影响的相关论文启发,在SRGAN中加入Dropout层并研究其对生成图像质量的影响,采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)评估图像质量。实验结果表明在合适的Dropout参数下,网络重建图像具有更好的视觉效果,PSNR能够达到0.4左右的提升同时SSIM也有提高,从训练过程中不同迭代次数生成图像的比较发现改进后网络缓解了训练不稳定问题。将Dropout层加入超分辨率网络不同于以往的方法,为改进此类网络提供了一个新的思路。     

面向稀疏数据场景的生成对抗网络推荐算法

基于生成对抗网络的协同过滤算法(CFGAN)是生成对抗网络在个性化推荐领域上的重大突破,但CFGAN存在缺乏对用户可能交互物品的关注以及面对稀疏数据场景特征提取能力较弱的问题。另外,结合负采样技术提出的优化CFGAN方案存在无法结合用户属性抽取负样本的缺陷。为此,本文提出一种改进的CFGAN模型,通过引入增强的置换注意力机制强化面向稀疏数据集的特征聚焦能力,同时考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响;此外,采用协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFGAN,以实现负样本的个性化抽取,进一步提升模型面向稀疏数据场景的推荐效果。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

利用对抗性边缘学习模型生成超分辨率图像

大部分基于卷积神经网络的图像超分辨率方法都是采用端到端的模式,这类图像超分辨率方法往往存在重构图像纹理边缘模糊、高频信息缺失的问题.为了改善该问题,在SRGAN(super-resolution generation adversarial networks)的基础上提出了一种基于对抗性图像边缘学习的深层网络模型,将图像边缘信息得到充分利用,来引导超分网络生成更加真实的高分辨率图像.该网络模型由两个生成对抗网络所组成,首先利用一个生成对抗网络来生成低分辨率图像所对应的高分辨率边缘特征图,然后再用高分辨率边缘特征图来约束和引导第二个生成对抗网络,使之重构出来的高分辨率图像纹理边缘更加清晰,更好地恢复图像边缘的高频细节.在Set5、Set14、BSD100、Urban100和Manga109基准测试集上的实验结果表明该算法重构出的高分辨率图像更加接近真实的图像,在峰值信噪比、结构相似度和感知指标上都有不错的表现.     

引入Huber损失函数的睡眠脑电数据增强模型研究

针对目前睡眠脑电数据的标记仍以专家评判为主,导致数据标记不足,以及影响睡眠状态自动评估的不同阶段睡眠脑电数据类不平衡等问题,提出了一种基于生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）的数据增强模型,用以扩充不同睡眠阶段的脑电数据．通过引入Huber函数来改进辅助分类器生成式对抗网络（auxiliary classifier GAN,ACGAN）模型的损失函数,解决数据模糊等品质问题．该模型无须对数据进行特征提取,其生成和判别网络都采用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN),并以一维噪声和类别向量为生成器输入信号．分别采用手写体数字图像数据集与睡眠脑电数据集评估该模型的性能．将改进前的模型与其他损失函数模型进行了对比试验,结果表明改进模型的数据增强效果与睡眠分期效果,从可视化评估到定量评估均优于其他模型．研究结果以期为深度学习引入睡眠脑电分析中提供一种行之有效的方法．      

基于生成对抗网络的页岩三维数字岩芯构建

页岩油气藏孔隙结构复杂,岩芯获取困难,准确表征页岩储层孔隙结构是研究页岩储层内流体渗流规律的关键。基于真实页岩岩芯的三维聚焦离子束扫描图像,对原始生成对抗网络模型的结构重新设计,同时,为了保证重建结果可以充分反映页岩岩芯的孔隙结构信息,增大了训练样本的尺寸,以此训练生成模型,进而生成页岩三维数字岩芯,对比分析了重建数字岩芯和原始岩芯的孔隙度,并基于重建数字岩芯提取了孔隙网络模型,分析了页岩孔隙结构性质。结果显示,重建岩芯的孔隙度、孔隙空间结构、连通性以及孔隙喉道的配位关系与原始岩芯具有很高的一致性,由此验证了生成模型可以实现三维页岩数字岩芯的构建。最后,构建了多个页岩数字岩芯,计算了多个孔隙结构参数的均值及变化区间,证明了生成的数字岩芯具有稳定的孔隙空间特征,训练好的生成模型具有良好的稳定性。     

基于生成对抗网络的海马子区图像分割

海马子区体积很小且结构复杂,传统分割方法无法达到理想分割效果,为此引入生成对抗网络模型用于海马子区图像分割.该方法构建一个生成对抗网络模型,通过构建生成网络和对抗网络并对其进行交替对抗训练实现对脑部海马子区图像的像素级精确分割.实验选取美国旧金山CIND中心的32位实验者的脑部MRI图像进行海马子区分割测试,在定性和定量方面分别对比了所提方法基于稀疏表示与字典学习方法和传统CNN的分割结果.实验结果表明,该方法优于基于稀疏表示与字典学习和CNN方法,海马子区分割准确率有较大提升.该方法提升了海马子区的分割准确率,可用于大脑核磁图像中海马子区的分割,为诸多神经退行性疾病的临床诊断与治疗提供依据.     

基于样本扩充与IDANN的刀具状态识别方法

针对机床刀具磨损数据稀少与刀具磨损状态识别精度低的问题，提出了一种基于样本扩充与改进领域对抗网络(sample expansion and improved domain adversarial training of neural networks, SE-IDANN)的刀具状态识别方法。首先对机床刀具数据进行两次特征提取，并通过Smote算法进行样本扩充，解决机床刀具磨损数据量稀少的问题；其次在领域对抗网络(domain adversarial training of neural networks, DANN)模型特征提取器中加入残差块，进一步提取有效特征信息，解决刀具磨损特征微弱的难题；最后将Wasserstein距离作为目标域与源域的数据分布相似度标准引入DANN模型，实现对刀具磨损量的精确识别。通过对机床刀具数据的分析与仿真试验验证，证明该方法能够有效地识别刀具磨损量。     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.     

基于多尺度密集特征融合的生成式对抗除雾网络

在真实雾天场景下,针对除雾网络无法去除远处雾气、天空区域容易出现噪声的问题,提出了一种基于多尺度密集特征融合的生成式对抗除雾网络,并采用制作的合成雾天数据集进行对抗训练.首先,对除雾网络进行设计,构建了网络模型;其次,从合成晴朗天气图像中利用深度标签生成逼真的雾天数据集,以适用于真实雾天除雾领域;最后,在真实雾天数据集上测试,选取近几年具有代表性的6种基于深度学习的除雾网络进行主观视觉效果,并借助除雾领域常用的无参考图像质量评价指标进行客观分析.研究结果表明:提出的除雾网络在真实场景下的除雾效果较其他网络有显著提升,主观视觉效果明显优于对比的除雾网络,在无参评价指标上综合表现优于其他除雾网络.     

基于GAN的图像超分辨率重建算法研究

SRGAN是一种基于生成对抗网络的超分辨重建方法,其生成的高分辨率图像质量较传统方法有着明显提升,然而SRGAN存在着训练过程不稳定,图像浅层特征未充分使用等问题,很大程度上影响到了生成图像的质量。本文提出了一种特征增强改进的SRGAN模型,该模型使用信息蒸馏块进行特征纹理信息的增强,并消除图像特征中的冗余信息。此外,使用相对平均鉴别器替代原始SRGAN中的二分类鉴别器,保证了GAN网络训练的稳定性。本文基于4倍放大因子的超分辨重建任务,在BSD100数据集上进行实验结果的质化评价和量化评价。实验表明,本文方法较之SRGAN在训练过程中具有更好的稳定性,生成的图像具有更清晰的细节纹理,取得了更佳的图像超分辨率重建效果。