申请/专利权人：浙江凌迪数字科技有限公司

申请日：2020-11-30

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112419157B

主分类号：G06T3/4053

分类号：G06T3/4053;G06T3/4046;G06T17/20;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/094;G06N3/0464;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.03.16#实质审查的生效;2021.02.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的布料超分辨率方法，包括以下步骤：对一块矩形布料在同样环境下分别做高分辨率和低分辨率的模拟，生成两组网格；将两组网格分别转换为低分辨率张量和高分辨率张量；将所述低分辨率张量作为GAN的输入，高分辨率张量作为GAN输出的理想值，训练GAN的参数。再将需超分辨率的低分辨率布料转换成张量作为所述训练后的GAN的输入，训练后的GAN输出低分辨率布料对应的张量；将所述低分辨率布料的张量转换成网格，得到所述低分辨率布料对应的高分辨率布料。本发明基于数据驱动的方法求解超分辨率的布料，有利于发现布料空间分布的本质规律，从而获得更合理的结果；同时相比基于全连接层网络的方法，本发明有更高的运行效率。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的布料超分辨率方法，其特征在于，包括训练阶段和应用阶段；所述训练阶段包括以下步骤：1对一块矩形布料在同样环境下分别做高分辨率和低分辨率的模拟，生成对应的两组网格；2将步骤1模拟产生的两组网格分别转换为低分辨率张量和高分辨率张量；3将所述低分辨率张量作为GAN的输入，所述高分辨率张量作为GAN输出的理想值，训练GAN的参数；若GAN未收敛，则回到步骤1；若GAN收敛，则结束训练并保存得到的训练后的GAN；所述训练阶段完成后，进行应用阶段，所述应用阶段包括以下步骤：4将需超分辨率的低分辨率布料转换成张量作为所述训练后的GAN的输入，训练后的GAN输出所述低分辨率布料对应的张量；5将所述低分辨率布料的张量转换成网格，得到所述低分辨率布料对应的高分辨率布料。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江凌迪数字科技有限公司 一种基于生成对抗网络的布料超分辨率方法

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