结合注意力机制的相对GAN螺栓图像生成

• 作者: 戚银城 江爱雪 聂礼强 赵振兵 郎静宜
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 螺栓 生成式对抗网络 相对均值鉴别器 梯度惩罚 注意力机制
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TM726
• 字数: 4094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.019.011

摘要

螺栓缺陷非常容易引起输电线路异常甚至故障,但大量的缺陷数据难以获得.将生成式对抗网络应用于缺陷螺栓图像的生成,针对生成过程中存在的图像质量差、生成样本单一,模型收敛缓慢等问题,提出一种基于改进DCGAN的螺栓图像生成方法.在损失函数中加入相对均值鉴别器和梯度惩罚,平衡了生成器和判别器的能力,提高了样本质量和模型的收敛速度;在模型的生成器和鉴别器中引入注意力机制,捕获图像中长距离的像素特征,提高了缺陷样本的多样性;实验结果验证了改进方法的有效性,IS值提高了0.1,实现了缺陷样本的扩增.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵振兵	华北电力大学电气与电子工程学院	54	713	15.0	25.0
2	戚银城	华北电力大学电气与电子工程学院	65	534	15.0	20.0
3	江爱雪	华北电力大学电气与电子工程学院	3	3	1.0	1.0
4	郎静宜	华北电力大学电气与电子工程学院	2	3	1.0	1.0
5	聂礼强	山东大学计算机科学与技术学院	3	8	2.0	2.0