基于GAN的車門上飾板表面缺陷檢測數(shù)據(jù)增廣算法

摘要： 為了解決車門上飾板缺陷檢測任務(wù)中缺陷數(shù)據(jù)集過少的問題，文章提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network, GAN）的缺陷生成模型（condition defect GAN,CDGAN)，主要目標(biāo)是生成具有各種類型缺陷的車門上飾板圖像，以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高缺陷檢測模型的檢測性能。CDGAN模型分為兩個網(wǎng)絡(luò)：缺陷生成網(wǎng)絡(luò)和圖像轉(zhuǎn)換... （共7頁）