一种基于同类融合的工业数据扩充算法

在基于深度网络的工业板材表面缺陷检测应用中,缺陷图像的类别不平衡和数量不足严重制约了深度网络的应用性能.为了解决此问题,提出一种基于同类融合的工业数据扩充方法以丰富表面缺陷图像训练集.首先根据缺陷特征将表面缺陷图像集中的样本进行分类,随机选择属于同一类别的多个样本执行融合操作以扩充数据量和丰富样本类型,然后将原始数据和扩充的人工数据组合起来作为新训练集,以提升模型分类和检测的能力.以实际生产中采集的钢材表面缺陷图像进行实验,并与生成算法扩充的样本进行比较.实验结果表明,该算法不仅在扩充表面缺陷图像质量上超过了卷积生成对抗网络(DCGAN)和循环一致生成对抗网络(CycleGAN)等生成算法,并在缺陷目标分类和检测任务上取得了更有效的扩充效果.     

一种用于肺结节恶性度分类的生成对抗网络

针对肺结节数据集中良恶性样本数比例失衡的问题,首次引入深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)模型,该模型根据输入的肺结节图像,生成与输入图像具有相似纹理特征的肺结节并将生成图像用于训练DCGAN模型.此外,将图像来源分类问题改为图像来源分类和肺结节等级1~5分类问题,从而增强了DCGAN模型的抗噪能力和实现了DCGAN模型对肺结节的等级分类.实验表明,改进的DCGAN中G模型在生成图像时具有良好的抗噪能力且生成图像中大约有90.42%的图像判别为真实图像,D模型对肺结节图像的等级分类具有较好的判别能力且肺结节等级分类准确率为70.89%,肺结节良恶性分类准确率为80.13%.     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.     

基于M-DCGAN的缺陷检测数据集增广方法

针对智能制造中表面缺陷检测数据集不足问题，提出基于M-DCGAN的数据集增广方法。首先，向判别器添加上采样模块，搭建类U-Net结构并提升判别器与生成器的网络深度；设计基于Canny边缘检测的缺陷位置二值化掩膜提取方法；定义图像掩膜依赖的损失函数，建立缺陷目标位置关注引导机制；插入谱归一化层和Dropout层以提高训练稳定性，保持生成图像数据多样性。带钢缺陷数据集实验结果表明，该模型生成图片质量高于DCGAN、WGAN-GP和InfoGAN。采用本文M-DCGAN算法增广训练数据，能够显著提升并超过传统增广算法在YOLOv5、SSD、Faster R-CNN、YOLOv3等八种经典方法中的缺陷检测精度，验证了本文算法的有效性。     

结合改进的DCGAN和Attention-LSTM的光伏功率预测

针对新建光伏发电站在光伏功率预测过程中由于缺少训练数据导致预测精度较低以及光伏发电功率的不稳定等问题,本文提出一种结合改进的深度卷积生成对抗网络（DCGAN)、 注意力机制（Attention）和LSTM网络组合的光伏功率预测方法。首先,将DCGAN中生成器的特征提取网络由二维卷积改为一维卷积,更好的学习一维时序数据,并用改进的DCGAN对光伏数据进行扩充,其次,采用Attention模块和LSTM模型相结合,先通过Attention模块提高重要特征的权重占比,生成新的输入特征,再通过LSTM模型进行功率预测。采用澳大利亚沙漠知识太阳能中心(DKASC)Alice Springs电站的数据进行验证,实验结果表明,结合深层卷积生成对抗网络与Attention-LSTM的混合预测方法能有效提升预测的精度。     

改进CycleGAN的钢材表面缺陷图像生成方法

针对工业钢材表面缺陷检测过程中存在的样本采集困难、成本较高，以及缺陷种类较多难以覆盖全部导致的小样本问题，提出一种改进循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的钢材表面缺陷图像生成方法。首先，将通道注意力(class activation map, CAM)和空间注意力(spatial attention map, SAM)机制嵌入到CycleGAN模型中，增强模型的特征提取能力；其次，引入权重解调(weight demodulation, WD)机制修复特征伪影和白斑，进一步提高生成图像的质量；再次，引入形状一致性损失对生成器训练过程进行监督，解决图像几何变换过程中内在模糊性问题；最后，将改进前后的模型在NEU-DET数据集上进行试验。结果表明，改进后的模型在缺陷图像生成的效果上更具多样性和准确性，PSNR，SSIM分别提高了13.0％和7.8％，FID值降低了33.1％。该方法能够稳定地生成高质量的各类钢材表面缺陷图像，可以达到增加训练数据的目的，对于其他缺陷数据集的扩增具有参考价值。     

基于边界平衡生成对抗网络的生成式隐写

针对基于深度生成模型的载体合成隐写中生成含密图像质量不高的问题,提出了一种基于边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的生成式隐写方法。该方法首先将秘密信息分段并转化为噪声,而后将噪声输入到BEGAN生成器中得到高质量的含密图像;在消息提取阶段,从含密图像输入噪声提取器中恢复出噪声,最后将噪声转化为秘密信息并完成消息提取。首次提出了针对含密图像的质量评价问题。实验结果和分析表明,与基于深卷积生成对抗网络(deep convolution generative adversarial networks,DCGAN)的隐写方法相比,采用基于编码-解码结构的BEGAN模型能够提高含密图像质量,增大输入噪声的长度能够提高隐写容量。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于生成对抗网络的宫颈细胞图像数据增强

为了在数据集过小时更好的训练卷积神经网络,本文提出一种方法通过训练GAN(生成对抗网络)生成新的样本进行图像数据增强。扩充后的数据集应用于训练图像分类模型,得到了不错的效果。针对Herlev宫颈细胞数据集的二分类问题,本文首先使用原始训练集训练GAN,生成了大量高质量的高分辨率细胞图像,将每类训练集扩充到24 000例。然后使用扩充后的训练集进行分类网络训练,在Resnet迁移学习的验证集准确率高达97%,高于仿射变换扩充的数据集的训练结果93%,可见本文方法可以有效地实现图像的数据增强。本文方法也可用于其他领域的图像数据增强。     

基于深度学习的小样本流体机械故障诊断方法

主要开展了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）在流体机械故障诊断方面的应用研究,建立了基于深度学习和迁移学习在小样本条件下的流体机械故障诊断方法.仿真实验结果表明：基于DCGAN生成的数据能涵盖原始数据的主要特征,可被用于对流体机械小样本故障诊断数据的扩充.结合迁移学习和深度学习的故障诊断方法,采用不同流体机械的运行数据对模型进行实验验证,结果表明：该模型解决了小样本训练中的过拟合问题,诊断准确率为98%~100%.     

基于生成对抗网络的人脸图像修复

为了有效修复大面积破损的面部图像,通过生成对抗网络,使用解码器-编码器结构的卷积神经网络作为生成模型,增强生成模型的结构信息预测能力,同时引入对抗训练策略优化生成模型。该模型首先训练一个判别模型识别真实图像,再将判别待修复图像输入生成模型后所得到的结果是否真实,从此为生成模型提供优化梯度。结合卷积神经网络的结构信息预测能力和DCGAN对抗策略的优化能力,提高图像补全效果。通过在CeleBA人脸数据集上进行的实验结果表明:该方法在补全大面积破损的图像任务上性能明显优于其他方法。     

基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断

为了降低医生利用SPECT影像对甲状腺疾病进行临床诊断时的误诊率,提高深度学习算法在核医学影像辅助诊断中识别交叉影像特征的准确率,提出了基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断方法。利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)和高分辨率生成对抗网络(SRGAN)生成影像并提高分辨率,弥补训练数据的不足。同时,将残差块输出信息加上具有交叉特征影像信息的x_i,在保留已学习影像特征的基础上增加对交叉特征的学习,改进了模型。对于交叉影像特征,使用交叉训练集对经过单一特征影像训练完成的改进ResNet神经网络模型进行再训练。实验结果表明,经过100轮迭代,交叉训练集训练的改进ResNet神经网络模型验证精度高达0.963 3,验证损失降到0.118 7,并趋于稳定;识别结果,召回率、精确率、特异度和F_1分数都在93.8%以上。经过改进的神经网络模型和新的训练方法对甲状腺SPECT影像表现出的典型症状识别率较高,优于其他基于卷积神经网络(CNN)的方法,对临床影像诊断具有参考价值。     

融于图像多特征的路面裂缝智能化识别

路面裂缝形状不规则复杂程度高。传统路面裂缝识别技术需要对路面图像进行复杂预处理工作进行识别,不能自动化对路面裂缝图像进行分类。为提高对路面裂缝识别精度和效率,本文将基于深度学习方法提出一种自动识别路面裂缝并能减少图像预处理工作量的方法。首先,将原始图像切割为小样本图像,根据图像多特征进行分类,各选取相同类型样本2000张图像构建数据集;其次,利用双线性内插法对裁剪后图像进行上采样,凸显图像特征便于神经网络学习;最后,使用深度学习神经网络对训练样本进行特征提取训练模型。实验结果表明：ResNet101模型评估指标均优于其他深度学习模型和机器学习模型,模型测试精度达0.898,kappa系数为0.815。     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。     

基于MD-CGAN的脑部肿瘤图像生成方法研究

深度学习已广泛用于脑部磁共振（MR）图像分析中,但脑部肿瘤MR图像样本不足会严重影响深度学习模型的性能.提出基于多鉴别器循环一致性生成对抗网络（MD-CGAN）的样本生成方法 .利用所提出的MD-CGAN生成脑部肿瘤病理区域图像,将生成的脑部肿瘤病理区域图像覆盖脑部正常图像子区域,合成得到脑部肿瘤MR图像. MD-CG...