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目前生成式对抗网络(GAN)已经被用于图像的动漫风格转换。然而,现有基于GAN的动漫生成模型主要以日本动漫和美国动漫为对象,集中在写实风格的提取与生成,很少关注到中国风动漫中写意风格的迁移,因此限制了GAN在国内广大动漫制作市场中的应用。针对这一问题,通过将中国写意风格融入到GAN模型,提出了一种新的中国风动漫生成式对抗网络模型CCGAN,用以自动生成具有中国写意风格的动漫视频。首先,通过在生成器中增加反向残差块,构造了一个轻量级的深度神经网络模型,以降低视频生成的计算代价。其次,为了提取并迁移中国写意风格中图像边缘锐利、内容构造抽象、描边线条具有水墨质感等性质,在生成器中构造了灰度样式损失和颜色重建损失,以约束真实图像和中国风样例图像在风格上的高层语义一致性,并且在判别器中构造了灰度对抗损失和边缘促进对抗损失,以约束重构图像与样例图像保持相同的边缘特性。最终,采用Adam算法最小化上述损失函数,从而实现风格迁移,并将重构图像组合为视频。实验结果表明,与目前最具代表性的风格迁移模型CycleGAN与CartoonGAN相比,所提CCGAN可从以《中国唱诗班》为例的中国风动漫中有效地学习到中国写意风格,同时显著降低了计算代价,适合于大批量动漫视频的快速生成。 相似文献
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近年来, 深度学习技术已在滚动轴承故障检测和诊断领域取得了成功应用, 但面对不停机情况下的早期故障在线检测问题, 仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足. 为解决上述问题, 本文从时序异常检测的角度出发, 提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法. 首先, 提出一种面向多域迁移的深度自编码网络, 通过构建具有改进的最大均值差异正则项和Laplace正则项的损失函数, 在自适应提取不同域数据的公共特征表示同时, 提高正常状态和早期故障状态之间特征的差异性; 基于该特征表示, 提出一种基于时序异常模式的在线检测模型, 利用离线轴承正常状态的排列熵值构建报警阈值, 实现在线数据中异常序列的快速匹配, 同时提高在线检测结果的可靠性. 在XJTU-SY数据集上的实验结果表明, 与现有代表性早期故障检测方法相比, 本文方法具有更好的检测实时性和更低的误报警数. 相似文献
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针对现有回归多任务学习中各任务独立评估风险、缺乏统一约束条件的缺点,提出了一种具有自适应分组能力的超球多任务学习算法。该算法以极限学习机(ELM)为基础形式,首先引入超球损失函数对所有任务的风险进行统一评估,并采用迭代再权最小二乘法求解;其次,考虑到任务之间关联度存在差异,基于相关性强的任务其权重向量也较相似的假设,构建带分组结构的正则项,使得同组内的任务独立进行训练,最终将优化目标转为混合0-1规划问题,并采用多目标优化方法自动确定模型参数和最优分组结构。基于仿真数据和圆柱壳振动信号数据的测试结果表明,该算法可有效识别出任务中的分组结构,同时与现有算法相比,可明显提高回归模型的泛化能力。 相似文献
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基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,提出一种无监督张量深度迁移学习方法.首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征提取,以实现异常检测规则在离线轴承和在线目标轴承间的有效传递,完成在线无标记数据的异常检测;其次,提出一个基于异常概率贯序累积的非参数报警阈值设定方法,可在仅设定误报警率置信度的条件下自适应选择在线阈值,并给出该阈值合理性的理论分析.在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验,结果表明,所提出方法可获得更好的检测实时性和更低的误报警数,为早期故障检测提供一种具有易部署性和鲁棒性的解决方案. 相似文献
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采用无黏性砂开展平动模式(T模式)、绕墙底转动模式(RB模式)、绕墙顶转动模式(RT模式)下有限宽度土体模型试验,利用微型土压力计测试了移动挡墙上的土压力,利用数字图像相关法分析土体变形图像得到了剪切应变(滑裂面)、水平和竖向位移等变形特征。结果表明:(1)T模式下,有限宽度土体滑裂面经过移动挡墙墙踵、固定挡墙墙顶,被动土压力值大于库仑被动土压力,位于挡墙下部H/3范围的土压力受B/H影响较大;(2)RB模式下,滑裂面呈现为以挡土墙顶为中心的多道弧线,弧线半径为H/3~H,被动土压力为“鼓”形分布,当B/H≤1.0时,受固定挡墙影响,滑裂面半径缩小;(3)RT模式下,滑裂面线型特征与T模式相似,被动土压力较大值位于挡墙下部,当B/H减少时,挡墙下部土压力值增大,土体滑裂面范围缩小;(4)不同被动变位模式下,土体位移均可形成大小不同的水平土拱、竖向土拱,土拱形状和大小与变位模式、B/H均密切相关,两土拱的外边缘与滑裂面曲线基本一致。 相似文献
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