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基于扩散模型的抗弧光图像数据集扩充方法 

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申请/专利权人:沈阳航空航天大学

摘要:本发明公开了基于扩散模型的抗弧光图像数据集扩充方法,包括:S1:训练扩散模型,通过离线过程对扩散模型进行训练:将采集的图像依次经过扩散步骤将原始图像噪声化,再通过生成步骤将已被噪声掩盖的图像恢复为原始图像,得到新数据样本;S2:将随机生成的样本输入训练后的扩散模型,经过离线过程中已经训练好的生成步骤,生成符合需求的数据样本。本发明利用扩散模型,以图像生成的方式产生更加多样的数据,从而降低数据采集的成本。

主权项:1.基于扩散模型的抗弧光图像数据集扩充方法,其特征在于,S1:训练扩散模型,通过离线过程对扩散模型进行训练;其中所述离线过程为:将采集的图像依次经过扩散步骤将原始图像噪声化,再通过生成步骤将已被噪声掩盖的图像恢复为原始图像,得到新数据样本;S2:将随机生成的样本输入训练后的扩散模型,经过离线过程中已经训练好的生成步骤,生成符合需求的数据样本。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 沈阳航空航天大学 基于扩散模型的抗弧光图像数据集扩充方法

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