摘要
本发明提供一种训练评估异构图像的构建方法及系统,包括采集多维训练数据;对多维训练数据进行预处理生成特征向量;构建时空关系图;将时空关系图映射为第一异构图像;对特征向量添加高斯噪声;将第一异构图像输入到生成对抗网络中;输出第二异构图像。本发明的有益效果是生成的图像样本兼具标准化与异构性,可有效提升机器学习模型的泛化能力,同时结合数据扰动和图神经网络,提升样本覆盖范围;通过时空关联性特征,支持复杂操作场景的动态评估与个性化训练优化;具有从数据采集到图像生成的完整标准化方法,支持跨领域迁移应用,具有广泛的应用价值。
技术关键词
异构
图像
生成特征向量
生成对抗网络
像素矩阵
构建系统
指数衰减函数
关系
标准化方法
机器学习模型
计算机程序产品
数据采集模块
有效性
节点特征
统计特征
滑动窗口
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷检测方法
艺术品
边缘检测技术
深度卷积神经网络
编码器
追踪系统
深度度量学习方法
特征提取模块
追踪方法
图像分割