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摘 要：织物瑕疵种类繁多且获取困难，导致织物瑕疵检测具有一定的挑战性。为解决此难题，提出了一种基于改进CycleGAN模型的织物瑕疵图像生成方法，旨在丰富织物数据集。引入U-Net并对其特征提取模块进行优化，设计一种并行扩张双向注意力结构，以有效提取图像纹理和边缘特征信息。在快速连接中，加入混合注意力结构以有效过滤冗余信息，并设计深度残差结构增强模型表达能力和网络深度。（剩余109字）
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基于改进CycleGAN 进行无监督织物瑕疵生成
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