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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明提出了一种基于StyleGAN3和改进deeplabv3+排水管道缺陷轻量级分割方法，包括：基于StyleGAN3模型对排水管道缺陷数据集进行扩充处理；基于扩充后的数据集对预设的网络模型进行训练，获取排水管道缺陷轻量级分割模型；其中，预设的网络模型基于改进deeplabv3+模型获得；将待识别的排水管道影像数据，输入所述排水管道缺陷轻量级分割模型进行缺陷识别和分割。本发明保证了数据的多样性和平衡性，使得每一缺陷类型都能被很好的量化出缺陷所在的位置及形状，本发明整个网络模型更加轻量化，达到识别精度高；速度快；本发明有效提高网络模型训练精度，有力保障模型的识别精度。
主权项：1.一种基于StyleGAN3和改进deeplabv3+排水管道缺陷轻量级分割方法，其特征在于，包括：基于StyleGAN3模型对排水管道缺陷数据集进行扩充处理；基于扩充后的数据集对预设的网络模型进行训练，获取排水管道缺陷轻量级分割模型；其中，预设的网络模型基于改进deeplabv3+模型获得；将待识别的排水管道影像数据，输入所述排水管道缺陷轻量级分割模型进行缺陷识别和分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于StyleGAN3和改进deeplabv3+排水管道缺陷轻量级分割方法
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