申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854070A

主分类号：G06V20/70

分类号：G06V20/70;G06V20/52;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0895;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于CycleGAN的弱监督X射线图像翻译方法该方法首先针对翻译任务，制作并得到X射线数据集和真实图像数据集。其次构建基于CycleGAN的弱监督图像翻译模型。然后根据X射线数据集和真实图像数据集，训练弱监督图像翻译模型。最后将物品的X射线图或真实图输入训练后的图像翻译模型中进行测试，得到经过翻译的图像。本发明为X射线数据集增强和X射线安检可视化提供了新的方法，实现较好的翻译效果。

主权项：1.一种基于CycleGAN的弱监督X射线图像翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：针对翻译任务，制作并得到X射线数据集和真实图像数据集；步骤S2：构建基于CycleGAN的弱监督图像翻译模型；步骤S3：根据X射线数据集和真实图像数据集，训练弱监督图像翻译模型；步骤S4：将物品的X射线图或真实图输入训练后的图像翻译模型中进行测试，得到经过翻译的图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于CycleGAN的弱监督X射线图像翻译方法

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