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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于WassersteinGAN的带钢表面缺陷数据增强方法，该方法包括：预处理带钢表面缺陷图像数据；构建生成对抗网络的生成模型和判别模型；将图像输入生成对抗网络，对网络中的参数进行训练更新，得到训练好的生成模型；使用生成模型生成图像数据，对原始数据集补充。与现有技术相比，本发明能够生成与真实带钢表面缺陷图像样本相似的高质量数据，从而扩大了训练数据集，提高了分类模型的训练效率和对缺陷的识别性能。同时，缓解了原始数据集中存在的类别不平衡问题，有助于分类模型进行更全面的训练，提高了模型的泛化能力等优点。
主权项：1.一种基于WassersteinGAN的带钢表面缺陷数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，预处理带钢表面缺陷的原始图像数据集；步骤S2，构建生成对抗网络的生成模型和判别模型，其中，所述生成模型由1个全连接层和4个反卷积上采样层组成；所述判别模型由4个卷积下采样层和1个全连接层组成；步骤S3，将所述原始图像数据集输入生成对抗网络进行训练，在每次训练过程中，将生成对抗网络参数分为两个阶段的反向传播进行更新，直至达到训练次数，得到训练好的生成模型；步骤S4，将所述原始图像数据集输入训练好的生成模型中生成虚假图像，并将所述虚假图像补充到所述原始图像数据集中，得到带钢表面缺陷的增强图像数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于Wasserstein GAN的带钢表面缺陷数据增强方法
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