Surface defect classification of steels with a new semi-supervised learning method

•A semi-supervised learning method named CAE-SGAN is proposed to classify surface defects of steels.•CAE-SGAN improves the performance of SGAN with limited training samples.•When training the discriminator of SGAN, the decoder network of CAE is not truncated.•CAE-SGAN is tested with sample images co...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Optics and lasers in engineering Ročník 117; s. 40 - 48
Hlavní autoři:	Di, He, Ke, Xu, Peng, Zhou, Dongdong, Zhou
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.06.2019
Témata:	Convolutional autoencoder Defect detection Generative adversarial networks Semi-supervised learning Surface inspection Generative adversarial networks Surface inspection Semi-supervised learning Convolutional autoencoder Defect detection
ISSN:	0143-8166, 1873-0302
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!