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申请/专利权人：郑州轻工业大学
摘要：本发明公开了一种改进ACGAN的钢轨表面缺陷数据增强方法，构建改进的ACGAN模型，在生成器和判别器中引入残差块和谱范数正则化，以应对梯度消失和梯度异常问题；采用上采样加卷积替代生成器残差块中的反卷积层，在判别器残差块中添加下采样层以减少计算量；对网络损失函数进行改进，将判别器的判别真伪视为PU学习方法，并添加基于最大最小后悔值法的梯度惩罚机制以限制判别器的梯度变化幅度；采集钢轨表面缺陷通用数据集对改进的ACGAN模型进行训练；使用训练好的改进的ACGAN模型进行钢轨表面缺陷数据增强，得到更清晰的图像。本发明改进后的模型不仅能够控制生成样本的类别，还能有效避免梯度消失、模式崩溃等问题。
主权项：1.一种改进ACGAN的钢轨表面缺陷数据增强方法，其特征在于，包括步骤：1构建改进的ACGAN模型，在生成器和判别器中引入残差块和谱范数正则化，同时，采用上采样加卷积替代生成器残差块中的反卷积层，在判别器残差块中添加下采样层；2采集钢轨表面缺陷通用数据集对改进的ACGAN模型进行训练；使用训练好的改进的ACGAN模型进行钢轨表面缺陷数据增强，得到更清晰的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州轻工业大学 一种改进ACGAN的钢轨表面缺陷数据增强方法
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