一种基于深度学习的自动化数据清洗方法

一种基于深度学习的自动化数据清洗方法，包括：获取待清洗的图像数据集；对所述待清洗的图像数据集进行标注，得到正常图像数据集与异常图像数据集，对所述数据集进行数据增强；构建生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型包括生成器和判别器；使用标注的正常图像数据集和异常图像数据集进行对抗训练，训练生成最终对抗网络模型；将待检测的图像输入最终对抗网络模型，对所述待检测的图像进行异常检测，得到图像异常检测结果，基于所述图像异常检测结果采取预设不同的清洗方法。本发明通过利用生成对抗网络模型，实现对图像数据的异常检测与清洗，本发明可大幅提升数据处理效率，为复杂流程工业中的视觉应用大模型提供高质量的数据支持。