Dec, 2022

使用 GAN 进行合成数据增强，以提高自动化视觉检查的效果

PDF
TL;DR本研究使用人工智能模型进行视觉质量检测，探讨了监督学习和非监督学习的缺陷检测技术以及数据增强技术，结果表明采用生成对抗网络进行数据增广可以获得最佳分类性能
quality controlartificial intelligence modelsvisual inspectiondefect detection techniquesdata augmentation
发现论文，激发创造
  • 利用合成训练数据提高深度学习质量检测的泛化能力

    通过生成合成图像来解决领域不稳定性问题，从而使训练的深度学习模型更加稳健。我们描述了我们的合成数据生成管道和我们的深度学习方法来回答这些问题。

    Feb, 2022

  • 缺陷 - GAN：用于自动缺陷检测的高保真缺陷合成

    Defect-GAN 是一种自动缺陷合成网络，可生成逼真、多样化的缺陷样本以训练准确、健壮的缺陷检测网络，其采用一种新颖的基于细胞层的体系结构来生成具有不同纹理和外观的各种图像背景下逼真的缺陷，广泛的实验表明，Defect-GAN 能够合成各种缺陷，其生成的的缺陷样本在训练缺陷检测网络方面具有更好的效果。

    Mar, 2021

  • 稳定扩散控制的工业数据图像合成

    使用生成模型在工业数据上重新生成自我标记的有缺陷图像，从而优化真实工业使用情况下的裂缝分割器，显示了该方法在生产环境中的潜力。

    Jan, 2024

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • DOPING: GAN 生成数据增强用于无监督异常检测

    本研究介绍了一种基于 GAN 和 AAE 的数据增强框架，可以应用于未监督的异常检测任务，并成功地解决了在高维数据分布与多模式分布中升采样极少发生正常事件的问题。

    Aug, 2018

  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • 农业图像增强的生成式对抗网络：一篇系统综述

    该论文概述了生成对抗网络 (GAN) 在农业图像分析中的应用，并对其在植物健康、水产养殖、动物饲养、果实检测等方面进行了系统回顾，讨论了 GAN 的挑战和机遇。

    Apr, 2022

  • 基于 GAN 的胸部 X 光分类数据增强

    本文探讨了在医疗领域电脑视觉技术中普遍存在的数据样本数量不足和分类失衡的问题，并通过使用生成对抗网络技术来增强数据集以改善网络性能，结果表明这种方法适用于低数据的情况，是值得进一步研究的领域。

    Jul, 2021

  • 生成对抗网络用于数据增强

    使用生成对抗网络 (GANs) 来扩充医疗领域中用于训练人工智能模型的可用数据集是可行的，然而仍需在医学影像使用 GANs 方面进行更进一步的研究以确保生成的影像质量高并适用于临床环境。

    Jun, 2023

  • 利用生成对抗网络进行数据增强

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）生成机器学习任务的人工训练数据，以解决样本不平衡问题与个人隐私数据问题，在多个基准数据集上测试表明，使用 GAN 生成的训练数据进行决策树分类器训练可以取得与使用原始数据集训练 DT 相同或更好的准确性和召回率.

    Apr, 2019