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申请/专利权人：大连民族大学
摘要：基于生成对抗网络的轮廓和气泡图的室内布局生成方法，其特征在于：步骤如下：步骤1：数据预处理；步骤2：第一阶段训练基于轮廓图和气泡图进行布局的生成，将轮廓图和气泡图作为输入，经过特征融合层、下采样层、残差层、自注意力层和上采样层输出基本住宅建筑布局图；步骤3：第二阶段训练基于住宅建筑布局图中各个房间的连接关系进行门元素的生成；步骤4：使用包含条件对抗网络损失、特征匹配损失以及整体布局分类损失对第一阶段的生成对抗网络模型进行训练。本发明可自动化和效率提升，高度个性化的设计，减少设计差异，使得设计结果更加标准化，更好地满足市场需求。
主权项：1.基于生成对抗网络的轮廓和气泡图的室内布局生成方法，其特征在于：步骤如下：步骤1：数据预处理，对RPLAN数据集进行处理以满足模型的训练要求，RPLAN是一个公开的从真实住宅建筑中手动收集的大规模密集注释平面图数据集，使用OpenCV库对RPLAN数据集进行语义化处理，即通过不同颜色标识不同类型的房间，并提取建筑的外轮廓得到轮廓图，处理后的建筑布局，即“功能性颜色编码平面图”，在去除门元素之后将作为数据集中的真实布局，以布局图为基础提取气泡图，根据房间的像素面积m通过固定算法映射生成该房间气泡的半径，其中房间的颜色、相对中心位置分别对应气泡图中气泡的颜色和圆心，第一阶段的数据集中每一对数据包括轮廓图、相应的气泡图以及对应的真实布局图；步骤2：第一阶段训练基于轮廓图和气泡图进行布局的生成，将轮廓图和气泡图作为输入，经过特征融合层、下采样层、残差层、自注意力层和上采样层输出基本住宅建筑布局图；步骤3：第二阶段训练基于住宅建筑布局图中各个房间的连接关系进行门元素的生成，将未带有门元素信息的基本布局图作为输入，经过下采样层、残差层、上采样层输出带有门的住宅建筑布局图；步骤4：使用包含条件对抗网络损失、特征匹配损失以及整体布局分类损失对第一阶段的生成对抗网络模型进行训练，使用条件对抗网络损失，特征匹配损失对第二阶段的生成对抗网络模型进行训练。
全文数据：
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百度查询： 大连民族大学 基于生成对抗网络的轮廓和气泡图的室内布局生成方法
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