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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115205616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210595194.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法是由朱威;徐希舟;张佳伟;郑雅羽设计研发完成，并于2022-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法，搭建生成对抗网络并训练后，对于输入的待数据增强的有瑕疵布匹图像，以多层卷积和实例正则化进行多尺度特征提取与风格编码，以空间自适应归一化构建上采样卷积模块，以并行的2个卷积支路解耦网络任务，分别对应瑕疵前景和瑕疵透明度的生成，配合透明度控制、瑕疵形态与空间约束，最终得到数据增强后的有瑕疵布匹图片。本发明针对现有数据集进行数据增强，通过平衡样本类别数量和扩充瑕疵样本来提升布匹瑕疵检测器的性能，也可以针对无瑕疵新布匹进行瑕疵叠加，快速生成足量新背景下的瑕疵数据集。

本发明授权一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法，其特征在于：所述方法搭建生成对抗网络并训练； 生成对抗网络包括： 一个特征编码模块，用于在降采样过程中提取不同分辨率的特征图，并将图像特征进行编码，得到表示图像风格的均值和方差；对和进行单次高斯采样得到风格噪声； 一个瑕疵生成模块，用于将从图像风格均值与方差采样得到的风格噪声进行上采样，并在上采样过程中不间断引入特征编码模块提取的特征图，得到合成的瑕疵样本； 瑕疵生成模块包括并列的瑕疵前景生成支路和瑕疵透明度生成支路； 所述瑕疵前景生成支路包括全连接层及6个上采样模块，每个上采样模块的输入输出间设有残差连接层，输入风格噪声经过全连接层后得到的投影噪声，经过6个上采样模块后得到高分辨率特征图，经过Tanh激活函数输出前景图； 所述瑕疵透明度生成支路包括全连接层及6个上采样模块，每个上采样模块的输入和输出间设有残差连接层，输入标准正态分布噪声，经过6个上采样模块后得到高分辨率特征图，经过Sigmoid激活函数输出透明度图像； 得到，其中，为合成瑕疵图，为特征编码模块的输入无瑕疵样本，为瑕疵前景生成支路的输出，为瑕疵透明度生成支路的输出； 一个鉴别器模块，用于判断输入样本是真实瑕疵样本还是合成瑕疵样本，在模型迭代训练过程中引导瑕疵生成模块合成瑕疵样本； 对于输入的待数据增强的有瑕疵布匹图像，以多层卷积和实例正则化进行多尺度特征提取与风格编码，以空间自适应归一化构建上采样卷积模块，以并行的2个卷积支路解耦网络任务，分别对应瑕疵前景和瑕疵透明度的生成，配合透明度控制、瑕疵形态与空间约束，最终得到数据增强后的有瑕疵布匹图片。

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