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摘 要:
针对深度卷积生成对抗网络的数据扩充方法存在生成图像质量差、模型框架不稳定、模型收敛速度慢等问题,提出一种改进DCGAN轮胎缺陷图像生成模型。将残差网络和注意力机制嵌入到DCGAN模型中,提升模型特征的提取能力;同时摒弃DCGAN损失函数JS散度,使用带有梯度惩罚项的Wasserstein距离,提高模型训练的稳定性。(剩余13752字)
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基于改进DCGAN轮胎缺陷图像生成方法
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