一种基于半监督学习的地下病害数据增强与快速识别方法

本发明涉及一种基于半监督学习的地下病害数据增强与快速识别方法，步骤如下，S1.构建初步地下病害数据集；S2.获得初步训练模型；S3.使用CycleGAN图像转换模型对真实检测数据集进行增强，生成病害增强图像数据集；S4.获得带有伪标签的CycleGAN增强数据集；S5.结合S4中带有伪标签的CycleGAN增强数据集和S1中初步地下病害数据集，获得最终的增强数据集；S6.将S5中最终的增强数据集输入轻量化YOLOv8模型进行训练，获得满足工程实际需求的病害识别模型。该方法显著提高半监督学习中的伪标签准确性，解决了数据不平衡问题，实现满足实际需求的轻量化模型。