一种基于生成对抗网络的半监督木材缺陷检测方法

本发明提出一种基于生成对抗网络的半监督木材缺陷检测方法，通过采用生成对抗网络GAN的半监督学习框架的判边器网络算法、分割网络算法，来有效发掘易于获取的无标注的木材缺陷图像中的有效信息，半监督框架使用DeepLabV3+语义分割网络作为生成器；使用全卷积网络作为判别器，输入图像分割掩码对并输出对应的置信度图，判断分割掩码的真假；判边器网络、分割网络以互相博弈的方式进行对抗训练，当判别器经过阶段训练达到所需的判别能力时，由生成器生成无标签图像的分割结果和对应原图像组成的图像标签对，再输入判别器，并通过判别器验证为真的标签部分作为监督信号，加入数据集用于分割网络的训练；本发明能提高检测模型的可靠性和分割性能。