本发明公开了一种基于对抗生成网络的
锂电池瑕疵图像生成方法,基于已有的锂电池瑕疵图像构建了基于生成对抗网络的模拟瑕疵图像生成基础模型,通过目标函数的优化,并使用了渐进式生成的训练算法,使模拟瑕疵图像生成基础模型能够生成更高质量的复杂纹理的锂电池模拟瑕疵图像。将模型生成的锂电池瑕疵图像作为输入数据,通过引入了自动编码器将输入数据压缩到高度抽象的特征空间,然后进行重构的过程。通过mixup的融合方法,将生成的图融合到背景图像中,该算法融合了背景驱动的锂电池瑕疵定向生成对抗网络。
声明:
“基于对抗生成网络的锂电池瑕疵图像生成方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)