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申请/专利权人：闽江学院
摘要：本发明涉及一种基于阶段噪声多特征鉴别网络的丝织物瑕疵检测方法，属于织物瑕疵检测技术领域。该方法提出一种新的生成对抗性网络模型：PNMFD，将注意力转移到特征级别，使用阶段噪声来生成伪异常特征，并且这些特征共同与判别器模块交互，以增强模型对纹理细节的关注。具体来说，该方法引入了分阶段的伪异常生成策略，以减轻生成的样本和真实样本之间的显著差异。在训练过程中，逐步合成不同的噪声以模拟不同阶段的异常图像。该方法允许特征重构器逐渐学习更丰富的异常表示，确保模拟异常的丰富性和改进的重构质量。同时，在多特征判别模块中，该方法提出了一种双重鉴别器，通过添加额外的鉴别分支来增加鉴别器任务的复杂性并提高网络的性能。
主权项：1.一种基于阶段噪声多特征鉴别网络的丝织物瑕疵检测方法，其特征在于，提出一种新的生成对抗性网络模型：阶段噪声增强下的多特征判别网络PNMFD，PNMFD将注意力转移到特征级别，使用阶段噪声来生成伪异常特征，并且生成的伪异常特征共同与多特征判别模块交互，以增强模型对纹理细节的关注。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 闽江学院 基于阶段噪声多特征鉴别网络的丝织物瑕疵检测方法
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