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申请/专利权人：常州工学院
摘要：本发明公开了一种基于去噪扩散概率模型的混凝土裂缝图像生成方法，涉及混凝土图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、通过裁剪、选择真实的裂缝图片，制作原始的裂缝数据集，S2、借助PyTorch深度学习框架，构建去噪扩散概率模型网络，S3、利用搭建好的网络结构训练模型，S4、利用训练好的模型生成新的混凝土裂缝图片，S5、评估基于去噪扩散概率模型的无监督数据增强方法。训练的去噪扩散概率模型可以生成逼真的混凝土裂缝图像，增强混凝土裂缝数据的多样性，通过去噪扩散概率模型，生成能够用于训练深度神经网络识别模型的伪裂缝图像，将去噪扩散概率模型生成的图像加入到深度神经网络裂缝识别模型的训练数据中，可以提高混凝土裂缝的检测精度。
主权项：1.一种基于去噪扩散概率模型的混凝土裂缝图像生成方法，其特征在于,包括以下步骤：S1、通过裁剪、选择真实的裂缝图片，制作原始的裂缝数据集；S2、借助PyTorch深度学习框架，构建去噪扩散概率模型网络；S3、利用搭建好的网络结构训练模型；S4、利用训练好的模型生成新的混凝土裂缝图片；S5、评估基于去噪扩散概率模型的无监督数据增强方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州工学院 一种基于去噪扩散概率模型的混凝土裂缝图像生成方法
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