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缺陷或负样本难以收集怎么办？使用生成式模型自动生成训练样本，image-to-image Stable diffusion

news 文章来源：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/132518153 2025/5/14 19:08:57

文章大纲

  • 样本稀疏与对应的解决方案
  • 如何解决工业缺陷检测小样本问题
    • 参考1：AIDG(Artificial Intelligent Defect Generator)
    • 参考2：灵感来源 : Image-to-Image Diffusion Models
  • 参考文献与学习路径
    • 参考博文
    • 数据集
    • 算法
    • 缺陷检测库
    • hugging face

样本稀疏与对应的解决方案

在这里插入图片描述
1.数据层面
数据增广
数据增广，就是尽可能产生更多的样本，比如，一张图像，通过裁剪、变换、翻转、加噪声，获得更多样本；

合成数据
比如，通过 GAN 生成数据等。
2.模型层面
数据量比较小会导致模型过拟合,

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