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Method for learning cross-domain relations based on generative adversarial networks

机译:基于生成对抗网络的跨域关系学习方法

摘要

A generative adversarial networks-based or GAN-based method for learning cross-domain relations is disclosed. A provided architecture includes two coupled GANs: a first GAN learning a translation of images from domain A to domain B, and a second GAN learning a translation of images from domain B to domain A. A loop formed by the first GAN and the second GAN causes sample images to be reconstructed into an original domain after being translated into a target domain. Therefore, loss functions representing reconstruction losses of the images may be used to train generative models.
机译:公开了一种用于学习跨域关系的基于生成对抗网络或基于GAN的方法。提供的体系结构包括两个耦合的GAN:第一个GAN学习图像从域A到域B的翻译,第二个GAN学习图像从域B到域A的翻译。由第一GAN和第二个GAN形成的循环使样本图像在转换为目标域后重新构建为原始域。因此,表示图像的重建损失的损失函数可以用于训练生成模型。

著录项

  • 公开/公告号US10275473B2

    专利类型

  • 公开/公告日2019-04-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SK TELECOM CO. LTD.;

    申请/专利号US201715673052

  • 发明设计人 TAEK SOO KIM;MOON SU CHA;JI WON KIM;

    申请日2017-08-09

  • 分类号G06K9/40;G06F17/30;G06T7/246;G06T1/20;G06T1;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:13:17

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