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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种生成对抗网络的变视角图像生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116503600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310477321.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种生成对抗网络的变视角图像生成方法及系统是由杨卫东;陈朝烁;王公炎;赵之鉴设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成对抗网络的变视角图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的变视角图像生成方法及系统，该方法利用级联生成网络来生成更精细化的目标视角的图像。其中，一级生成网络中加入空间特征转换模块对公共语义特征进行转换，使得生成器获得更多关于目标视角的语义信息，二级生成网络中加入多尺度通道注意力模块获得不同通道的注意力权重图，生成更具细节纹理的目标视角图像；本发明提供的方法，能够通过少量的真实样本数据，生成多个视角下的样本数据，本发明可以为目标检测识别网络的增加训练样本数，提高整个目标检测识别任务的检测率。

本发明授权一种生成对抗网络的变视角图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的变视角图像生成方法，其特征在于，包括： S1，对包括原始视角图像Ia和目标视角真实图像A的多视角图像对中的A进行语义分割，得到对应的语义分割图Sg； S2，构建生成网络；所述生成网络包括级联的： 一级生成网络，包括多个级联的空间特征残差模块RSB；每个RSB包括多个级联的组合，每个组合包括相互连接的空间特征转换模块SFT与卷积层；首个RSB用于根据输入的拼接特征和公共语义特征进行目标视觉特征提取，其它RSB用于将前一级RSB输出的目标视觉特征作为输入特征H，并根据H与所述公共语义特征进行目标视觉特征提取；最后一级RSB输出最终的目标视觉特征图Ig`；所述SFT用于对公共语义特征分别进行卷积处理得到缩放特征矩阵T和平移特征矩阵S，将拼接特征与T进行点乘得到的中间结果与S进行对应元素的加法操作，得到输出的目标视觉特征；所述公共语义特征为对Sg进行特征提取得到，所述拼接特征为将Ia与Sg拼接得到； 二级生成网络，包括相互级联的空洞卷积多尺度特征提取模块AMS和多通道注意力MCA；所述AMS包括N个不同膨胀率的空洞卷积组合，用于分别根据Ig`和Sg生成对应的N张不同感受野的特征图；所述MCA用于对将所述N张不同感受野的特征图拼接得到的多尺度特征图H`进行处理得到目标视角生成图像Ig``； S3，以Ig``与A的相似度最高为目标，训练所述生成网络； S4，将待转换的原始视角图像和目标视角图像语义分割图输入至训练好的生成网络，得到转换后的目标视角生成图像。

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