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基于素描標(biāo)注和生成對(duì)抗模型的遷移學(xué)習(xí)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-25 18:35
  近年來,深度學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,然而,大規(guī)模的帶有標(biāo)簽信息的數(shù)據(jù)是該類算法取得良好性能的前提條件。眾所周知,標(biāo)注大量數(shù)據(jù)的成本是極其昂貴的,因而該前提條件不易被滿足。值得慶幸的是,現(xiàn)實(shí)中存在大量已標(biāo)注的和目標(biāo)任務(wù)中數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集,那么,如何利用已有的帶標(biāo)注數(shù)據(jù),在目標(biāo)任務(wù)中數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽信息的情況下,建立深度學(xué)習(xí)模型以減小標(biāo)注數(shù)據(jù)的成本,成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。本文針對(duì)目標(biāo)域數(shù)據(jù)標(biāo)簽不足的問題,考慮到生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以生成符合真實(shí)分布數(shù)據(jù)的特性,于是,將該網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域。將帶標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù)作為生成器網(wǎng)絡(luò)的輸入,無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)作為判別器網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過生成對(duì)抗損失以及設(shè)計(jì)的邊緣結(jié)構(gòu)損失控制生成器網(wǎng)絡(luò)的輸出,從而完成目標(biāo)任務(wù)。具體的貢獻(xiàn)如下:(1)本文提出了基于素描標(biāo)注信息的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)方法。首先,通過由初始素描圖得到的邊緣標(biāo)注圖去訓(xùn)練端到端的基于素描標(biāo)注信息的邊緣分割網(wǎng)絡(luò),省去人工標(biāo)注圖像邊緣標(biāo)簽的成本;其次,利用該邊緣分割網(wǎng)絡(luò)提取到的圖像邊緣信息,設(shè)計(jì)邊緣結(jié)構(gòu)損失,對(duì)源域圖像和其經(jīng)過生成器網(wǎng)絡(luò)的輸出圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)約束,使生成器網(wǎng)絡(luò)輸出和源域圖像結(jié)構(gòu)相似、符合目標(biāo)域... 

【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于素描標(biāo)注和生成對(duì)抗模型的遷移學(xué)習(xí)方法研究


Horseriding及其對(duì)應(yīng)初始素描圖

數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),數(shù)據(jù)集


23(a) MNIST (b) USPS (c) SVHN圖2.4 數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集SVHN→MNIST.由圖 2.4 可以看出,這兩個(gè)數(shù)據(jù)集間擁有較大的分布差異,SVHN是擁有三通道的彩色圖片,是拍攝的真實(shí)場(chǎng)景的門牌號(hào),且圖像內(nèi)的干擾信息較多,每張圖片里可能出現(xiàn)不止一個(gè)數(shù)字,而圖像的類別標(biāo)簽卻只有一個(gè),由處于最中間的數(shù)字決定。由于 SVHN 數(shù)據(jù)集的這個(gè)特性,導(dǎo)致在該數(shù)據(jù)集上的遷移難度也較大。SVHN 圖片的大小為 32 32,實(shí)驗(yàn)中,使用整個(gè)訓(xùn)練集(有標(biāo)記的 73257 張 SVHN圖像和沒有標(biāo)記的 60000 張 MNIST 圖像)來訓(xùn)練本章的模型,并評(píng)估目標(biāo)域 MNIST數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率。2.5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置在MNIST USPS數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)中,本文將 USPS 的數(shù)字調(diào)整為 28 28 像素

邊緣分割,網(wǎng)絡(luò)結(jié)


(c) MNIST 邊緣概率圖 (d) MNIST 邊緣分割圖圖2.5 MNIST 邊緣分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果圖圖 2.5 以及圖 2.6 的結(jié)果可以看出,基于素描標(biāo)注信息的邊緣分割網(wǎng)絡(luò) 可圖像的邊緣進(jìn)行提取,該網(wǎng)絡(luò)是通過源域數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)邊緣標(biāo)注圖進(jìn)行訓(xùn)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的研究進(jìn)展與展望[J]. 王坤峰,茍超,段艷杰,林懿倫,鄭心湖,王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(03)

博士論文
[1]遷移學(xué)習(xí)問題與方法研究[D]. 龍明盛.清華大學(xué) 2014



本文編號(hào):3609023

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