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公开（公告）号CN123016113A | 申请号CN202611166750.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人苏仪德科技（苏州）有限公司 |
分类号G06V10/774(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06V20/70(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06T11/60(2026.01), G06T7/00(2017.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0475(2023.01), G06N3/094(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0455(2023.01) | 申请日2026-08-03 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661697899200008 | 源数据页码64 |
专利语言zh | ||
一种面向语义分割的对抗式标签反演与虚拟图像生成方法，构建语义分割模型与条件生成对抗模型的协同训练框架，以成对的缺陷真实图像与语义标签训练生成模型，使其学习从标签到真实图像的映射关系；通过创建包含多种缺陷形态的语义标签候选集，驱动生成模型批量产出虚拟缺陷图像；再利用语义分割模型对虚拟样本进行反向分割校验，筛选语义一致性达标的有效样本构建扩充训练集，最终用于语义分割模型训练。本发明高效扩充训练样本数量与缺陷种类覆盖度，生成样本语义准确、贴合真实场景，显著提升语义分割模型的检测精度与泛化能力，适用于各类工业缺陷检测场景。
附图 1