----追光逐电 光引未来----
1、数据不足和不平衡
2、数据标注质量
1、基础性
2、模型性能
3、泛化能力
4、训练与优化
1、数据增强
使用GAN或Diffusion Models生成合成的缺陷样本,以补充实际采集的不足。
1)生成对抗网络(GAN)通常能够生成非常高质量和逼真的图像,并能够进行图像风格迁移。
2)扩散模型(Diffusion Models)近年来在高分辨率图像生成上表现出色并且生成过程稳定。
3、迁移学习
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