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| 稿件标题： | 基于DCGAN的飞机部件腐蚀图像数据增广 |
| 稿件作者： | 邓印凯,羊昌燕 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.S2.053 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 腐蚀图像；数据增广；DCGAN；深度学习；TensorFlow |
| 文章摘要： | 由于飞机部件腐蚀是一个漫长的过程，现有采集的图片数据少，无法满足深度学习的图像缺陷检测研究，需要对腐蚀图像数据进行增广。通过采用TensorFlow设计实现DCGAN的判别器模型和生成器模型，在部分腐蚀图像数据集下验证了DCGAN模型的图像数据增广能力。实验结果表明DCGAN在图像数据增广方面，通过合理的训练可以达到以假乱真的效果。 |
| 稿件基金： | 成都飞机设计研究所创新基金项目(J2020030) |
| 引用本文格式： | 邓印凯,羊昌燕.基于DCGAN的飞机部件腐蚀图像数据增广［J］.兵器装备工程学报，2021,42(S2):255-260. DENG Yinkai, YANG Changyan.Data Augmentation of Aircraft Component Corrosion Image Based on DCGAN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(S2):255-260. |
| 刊期名称： | 2021年增刊2期 |
| 出版时间： | 2022年1月 |
| 上线时间： | 2022年1月11日 |
| 浏览次数： | 2546 |
| 下载次数： | 393 |
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