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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多粒度特征引导的钢铁表面缺陷图像生成算法，包括以下步骤：S1、获取数据集，并对数据集中的图像数据进行预处理操作；S2、基于步骤S1预处理后的数据集，制作训练数据集；S3、构建多粒度特征提取模块，获取钢铁表面缺陷图像由粗到细三个不同粒度特征的向量；S4、基于StyleGAN2‑ADA网络构建钢铁表面缺陷图像生成模块；S5、基于步骤S3得到的特征向量，构建损失函数；S6、结合步骤S3的多粒度特征提取模块、S4的钢铁表面缺陷图像生成模块、S5的损失函数，构建钢铁表面缺陷图像生成模型，对生成模型进行实验和评估。本发明能够高效生成大量高质量的钢铁表面缺陷图像，扩充现有数据集，提升缺陷检测模型的性能。
主权项：1.基于多粒度特征引导的钢铁表面缺陷图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取数据集，并对数据集中的图像数据进行预处理操作；S2、基于步骤S1预处理后的数据集，制作训练数据集；S3、构建多粒度特征提取模块，获取钢铁表面缺陷图像由粗到细三个不同粒度特征的向量；S4、基于StyleGAN2-ADA网络构建钢铁表面缺陷图像生成模块；S5、基于步骤S3得到的特征向量，构建损失函数；S6、结合步骤S3的多粒度特征提取模块、S4的钢铁表面缺陷图像生成模块、S5的损失函数，构建钢铁表面缺陷图像生成模型，对生成模型进行实验和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于多粒度特征引导的钢铁表面缺陷图像生成算法
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