摘要
本发明公开了一种用于手机屏幕表面缺陷图像分割数据集的数据增强方法及系统。本发明方法首先,基于构建的“图像‑文本”对数据集,采用LoRA技术微调Stable Diffusion模型,构建具有语义可控能力的伪缺陷图像生成模型;随后,利用微调后的SegFormer模型自动生成对应的伪分割标注图像;接着,基于多指标加权组合设计伪分割标注质量评估机制,并通过改进的ViT‑B/16模型对伪分割标注质量进行预测;最后,通过预测结果进行筛选,提取高质量的“伪图像‑伪标注”数据对。本发明能够自动、高效地生成大规模手机屏幕表面缺陷分割数据,有效缓解手机屏幕表面缺陷图像分割数据稀缺与人工标注成本高的问题。
技术关键词
表面缺陷图像
手机屏幕
图像生成模型
图像生成方法
模型预测值
数据预处理方法
插值方法
原始图像数据
文本编码器
语义层面
模块
视觉特征
基础
筛选方法
多指标
系统为您推荐了相关专利信息
投影成像系统
样本图像生成方法
场景
对象
计算机程序指令
时间序列预测方法
极值
多层感知器
数据
Softmax函数
人脸图像生成方法
多模态
语音编码器
语义特征
多语言
表面缺陷检测方法
神经网络模型
训练集
电弧增材设备
模块