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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于StyleGAN的变压器故障图像样本生成方法及系统，方法包括:收集变压器图片，为训练StyleGAN模型提供数据集；对StyleGAN模型生成器进行改进；预训练StyleGAN模型，生成高质量变压器故障图像样本，保存训练模型权重；在预训练的StyleGAN中，通过基于逆映射的方法得到变压器故障属性的中间潜在向量，并将故障属性潜在向量与正常变压器图像潜在向量融合，从而生成变压器故障图像样本。本发明的方法生成变压器故障图像样本速度快、质量高，可用于生成大规模的变压器故障图像数据库。
主权项：1.一种基于StyleGAN的变压器故障图像样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集变压器图像，作为训练StyleGAN模型的初始数据集；步骤二：对StyleGAN模型生成器进行改进，包括：在StyleGAN模型生成器除第一合成模块以外的合成模块中加入SimAM注意力机制模块；对判别器进行自适应数据增强与自适应伪增强；对StyleGAN模型的损失函数进行改进；步骤三：将初始数据集输入StyleGAN模型进行预训练，预训练完成后保存训练权重；步骤四：在预训练好的StyleGAN模型中，通过逆映射得到故障变压器图像以及对应的正常变压器图像的中间潜在向量；步骤五：利用步骤四得到的故障变压器图像中间潜在向量减去正常变压器图像中间潜在向量，得到故障属性潜在向量，将故障属性潜在向量与其余正常变压器图像潜在向量相加，输入生成器，生成变压器故障图像样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于StyleGAN的变压器故障图像样本生成方法及系统
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