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        《中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)》 2019年
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        基于深度學習的圖像生成技術

        李紅運  
        【摘要】:深度學習以深度神經網絡為基礎,尋求與建立數據和任務間的映射關系,而在多種計算機視覺任務上均達到了業內領先的水平,例如目標識別,檢測,跟蹤,分割等等。同樣,深度學習在自然語言處理(NLP),智能機器人等人工智能領域也都得到了廣泛應用和高度關注。然而,深度學習盡管在諸多領域取得了重大的成功,但隨著網絡深度與網絡結構復雜度的增加,為了保持網絡的泛化能力和避免網絡的過擬合,深度網絡的學習與訓練需要大量的標注數據,這意味著一方面需要獲取大量的數據,另一方面需要耗費大量的人力物力進行數據的標注,這無疑大為增加的深度學習的難度,并一定程度地限制了其應用。鑒此,本文就深度學習所需數據的生成技術進行研究。基于圖像在高維像素空間中線性平滑過渡的假設,提出了混合疊加的圖像生成算法,由現有的訓練圖像集構造其所支撐的凸集,通過從該凸集中隨機采樣以獲得新的訓練圖像,從而有效擴充訓練數據集。實驗證明,與僅使用原始圖像訓練網絡相比,使用該方法生成的圖像訓練網絡,能夠使網絡獲得更好的性能。針對數據生成對抗網絡易崩潰不收斂的問題,本文分析了對抗網絡訓練不穩定的原因,提出了用于穩定對抗網絡訓練的權值梯度罰方法。該方法通過約束判決器在對抗網絡訓練過程中的梯度,達到判決器與生成器更新的匹配,克服了網絡訓練的崩潰。實驗證明,該方法能夠在有效穩定網絡訓練的同時提升生成圖像的質量。為生成更多樣的數據,本文進行了基于塊摳圖的圖像生成算法研究,針對摳圖算法在圖像顏色相似區域性能下降的問題,本算法使用SLIC算法將圖像分割為多個超像素,并計算不同超像素之間的顏色相似關系,從而找到圖像中的顏色相似區域,并使用語義特征向量加強算法在顏色相似區域的區分力度,從而達到對普通區域與顏色相似區域分而治之的目的。實驗證明使用塊摳圖算法生成的新圖像比使用原摳圖算法生成的新圖像效果更好,并且能夠有效提升深度模型對目標與背景的區分能力。與傳統數據增廣算法相比,本文所提出的圖像數據生成方法,不僅能有效擴充訓練樣本,而且還能增加數據的多樣性,而不是與原數據相似的數據。除此之外,上述的基于深度學習的圖像生成技術還能夠根據應用場景的需要,生成特定場景下的圖像。對于在不同場景下部署深度學習模型具有重要意義。
        【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)
        【學位級別】:碩士
        【學位授予年份】:2019
        【分類號】:TP391.41;TP183

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