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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种基于CycleGAN的晴雪天气图像数据风格迁移系统，包括：网络构建模块构建基于CycleGAN的晴雪天气图像数据风格迁移模型；掩码模块根据输入图像的图像注释信息创建掩码，掩码与输入图像叠加后输入教师网络与学生网络边缘检测；输入图像经第一生成器进行风格迁移得到生成图像，生成图像与掩码叠加后输入学生网络边缘检测；生成图像经第二生成器生成重建图像，重建图像与掩码叠加输入学生网络边缘检测；模型训练模块对构建的晴雪天气图像数据风格迁移模型进行训练；推理模块接收晴朗天气图像，生成对应的雪天图像。本发明能够解决现有风格迁移技术在晴雪天气图像数据风格迁移中存在的对象丢失的技术问题。

主权项：1.一种基于CycleGAN的晴雪天气图像数据风格迁移系统，其特征在于，包括掩码模块、网络构建模块、模型训练模块和推理模块，其中：网络构建模块包括CycleGAN骨干网络和边缘检测器，用于构建基于CycleGAN的晴雪天气图像数据风格迁移模型；CycleGAN骨干网络具有第一生成器GeneratorX2Y和第二生成器GeneratorY2X；边缘检测器具有预训练好的教师网络PiDiNet和学生网络PiDiNetN；其中，掩码模块根据输入图像Inputimage的图像注释信息创建掩码Mask，掩码Mask与输入图像Inputimage叠加后输入到教师网络PiDiNet与学生网络PiDiNetN进行边缘检测；输入图像Inputimage经第一生成器GeneratorX2Y进行风格迁移，得到生成图像Translatedimage，将生成图像Translatedimage与掩码Mask叠加后，输入到学生网络PiDiNetN进行边缘检测；生成图像Translatedimage经第二生成器GeneratorY2X，生成重建图像Reconstructionimage，将重建图像Reconstructionimage与掩码Mask叠加后，再次输入到学生网络PiDiNetN进行边缘检测；模型训练模块用于对构建的晴雪天气图像数据风格迁移模型进行训练，使用式1描述的对抗损失循环一致性损失局部边缘一致性损失和蒸馏损失组成的综合损失函数确保生成的雪天图像在结构上与晴朗天气图像保持高度一致性； 其中，λ表示循环一致性损失对应的权重参数；推理模块用于将训练好的晴雪天气图像数据风格迁移模型应用于新的晴朗天气图像，接收晴朗天气图像，生成对应的雪天图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 基于CycleGAN的晴雪天气图像数据风格迁移系统及方法