《表2 不同模型生成图像的缺陷分类结果》

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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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如表2所示，DA-GAN模型生成图像与真实样本混合训练后的分类性能相比仅输入真实样本时（图9(a）)下降。从图9（b）观察到DA-GAN模型生成图像与真实样本特征不相符，是由于DA-GAN模型设计了数十层网络来提取图像间的共同特征（如同属某一类字符的样本），而本文真实样本缺陷特征信噪比较低、不同样本间缺陷形态特征各异，图像间共性不明显。