《表3 不同NDF矩阵参数的分类结果》

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《基于邻域差分滤波生成式对抗网络的数据增强方法》

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实验以四种不同NDF矩阵参数，分别按每个缺陷类别100、200、500个真实缺陷样本训练。同样地，网络训练后，将根据不同缺陷生成样本数据，生成数量与训练时输入真实样本数量一致。表3和图10说明，在NDF矩阵间隙空间较大（m=3）的情况下，生成图像的前、背景分明。图像前景（缺陷）与背景之间邻域内一定程度细节被平滑化，前景特征较为明显。背景中部分细节也有模糊化迹象。而在真实样本中，前景与背景特征往往是不明显的，而且背景特征较为复杂。在分类性能测试实验中，实验（NDF矩阵参数为l=1，m=3，n=1）的缺陷识别准确率要比间隙空间（m=1）较小的其他几组低。原因在于生成图像背景特征较少，用于分类模型训练时，对于真实图像拟合程度不足。