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基于Tw_Cycle Gan的绝缘子缺陷样本自动生成技术
被引量：
2
1
作者
闫志杰
张凌浩
+2 位作者
贾振堂
苏育均
赵琰
《电子测量技术》
北大核心
2021年第17期138-145,共8页
生成对抗网络(Gan)被应用于电力巡检缺陷样本生成工作以解决缺陷样本不足问题。目前基于Gan的绝缘子缺陷样本生成技术存在如下不足:依赖大量缺陷样本训练且生成量不足;生成质量较差,尺寸较小,难以供目标检测神经网络训练使用。针对上述...
生成对抗网络(Gan)被应用于电力巡检缺陷样本生成工作以解决缺陷样本不足问题。目前基于Gan的绝缘子缺陷样本生成技术存在如下不足:依赖大量缺陷样本训练且生成量不足;生成质量较差,尺寸较小,难以供目标检测神经网络训练使用。针对上述问题,提出一种基于Starganv2的风格迁移目标加权循环一致(Tw_Cycle)Gan网络,其可借助非缺陷样本训练,并依据非缺陷样本实现一对多缺陷样本生成。为保证缺陷语义不变,加入Unet分割网络,使用目标循环一致及目标掩码损失加强绝缘子目标物的约束。通过定性与定量评估,Tw_Cycle Gan取得了更好的结果。为了验证生成样本的有效性,设计了一种基于真实样本的缺陷检测实验评估方法。结果表明,使用生成缺陷样本扩增训练的同一YOLOv3目标检测算法,AP平均提升5%左右,Precision平均提升4.6%左右,Recall平均提升10%左右,F1平均提升0.083。
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关键词
生成对抗网络
小样本缺陷数据
分割网络
目标循环一致损失
目标
掩码
损失
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职称材料
题名
基于Tw_Cycle Gan的绝缘子缺陷样本自动生成技术
被引量：
2
1
作者
闫志杰
张凌浩
贾振堂
苏育均
赵琰
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
国网四川省电力公司凉山供电公司
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第17期138-145,共8页
基金
国家自然科学基金(61802250)项目资助。
文摘
生成对抗网络(Gan)被应用于电力巡检缺陷样本生成工作以解决缺陷样本不足问题。目前基于Gan的绝缘子缺陷样本生成技术存在如下不足:依赖大量缺陷样本训练且生成量不足;生成质量较差,尺寸较小,难以供目标检测神经网络训练使用。针对上述问题,提出一种基于Starganv2的风格迁移目标加权循环一致(Tw_Cycle)Gan网络,其可借助非缺陷样本训练,并依据非缺陷样本实现一对多缺陷样本生成。为保证缺陷语义不变,加入Unet分割网络,使用目标循环一致及目标掩码损失加强绝缘子目标物的约束。通过定性与定量评估,Tw_Cycle Gan取得了更好的结果。为了验证生成样本的有效性,设计了一种基于真实样本的缺陷检测实验评估方法。结果表明,使用生成缺陷样本扩增训练的同一YOLOv3目标检测算法,AP平均提升5%左右,Precision平均提升4.6%左右,Recall平均提升10%左右,F1平均提升0.083。
关键词
生成对抗网络
小样本缺陷数据
分割网络
目标循环一致损失
目标
掩码
损失
Keywords
Gan
small sample defect data
segmentation network
Roi_cyc Loss
Roi_mask Loss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Tw_Cycle Gan的绝缘子缺陷样本自动生成技术
闫志杰
张凌浩
贾振堂
苏育均
赵琰
《电子测量技术》
北大核心
2021
2
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参考文献
引证文献
统计分析
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