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申请/专利权人：浙江大学;浙江大学滨江研究院
摘要：本发明公开了一种多视角缺失数据补全方法及装置、电子设备、存储设备，包括：获取多视角缺失数据样本、标签样本及掩码样本，构建视角块信息矩阵、标签矩阵和缺失掩码矩阵；根据视角块缺失掩码矩阵对信息矩阵进行实例归一化；构建基于生成对抗网络的多视角缺失数据补全模型；将视角块信息矩阵、标签矩阵和缺失掩码矩阵进行拼接，从拼接后的数据中随机采样，得到两个不同批次的多视角缺失数据拼接样本，再输入多视角缺失数据补全模型，通过重构掩蔽信息矩阵的方式进行训练，得到训练后的多视角缺失数据补全模型；将多视角缺失数据拼接样本输入优化后的多视角缺失数据补全模型进行补全，得到补全结果后进行反归一化，得到最终补全结果。
主权项：1.一种多视角缺失数据补全方法，其特征在于，包括：获取多视角缺失数据样本、多视角缺失标签样本、多视角缺失掩码样本，构建视角块信息矩阵、视角块标签矩阵和视角块缺失掩码矩阵；根据所述视角块缺失掩码矩阵对所述视角块信息矩阵进行实例归一化处理；构建基于生成对抗网络的多视角缺失数据补全模型，包括基于半监督学习的分类器模块、基于CNN网络的联合生成器模块和基于最优传输理论的判别器模块；将所述视角块信息矩阵、视角块标签矩阵和视角块缺失掩码矩阵进行拼接，得到多视角缺失数据拼接样本，从拼接后的数据中随机采样，得到两个不同批次的多视角缺失数据拼接样本；将两个不同批次的多视角缺失数据拼接样本输入所述多视角缺失数据补全模型，构建掩蔽信息矩阵，通过重构掩蔽信息矩阵的方式对模型进行训练，得到训练后的多视角缺失数据补全模型；将多视角缺失数据样本输入训练后的多视角缺失数据补全模型，得到补全结果后进行反归一化，得到最终补全结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 浙江大学滨江研究院 多视角缺失数据补全方法及装置、电子设备、存储设备
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