一种扩充缺陷样本的方法、装置、设备及存储介质

摘要文本

本申请提供一种扩充缺陷样本的方法、装置、设备及存储介质，涉及缺陷检测技术领域，用于解决缺陷样本较少的问题。该方法包括：对真实面板中的缺陷进行图像采集，获得原始缺陷图像；将所述原始缺陷图像输入训练好的VAE模型中进行缺陷扩充，获得扩充缺陷图像；其中，所述训练好的VAE模型中的编码器包括卷积层、特征均值层和指数函数激活层，所述训练好的VAE模型中的解码器包括上采样层和批量归一化层，所述训练好的VAE模型中的损失函数包括KL散度计算模块。因此，不仅可以在进行模型训练时，更快速、更高效进行模型收敛，缩短模型的训练时间，还可以提高目标检测模型的指标，降低缺陷检测模型的漏检率。