论文阅读笔记《Unsupervised fabric defect detection based on a deep convolutional GAN》

核心思想   本文提出一种基于DCGAN的无监督纺织物缺陷检测算法，本文还是延续了利用DCGAN根据缺陷图像重构无缺陷的图像样本，然后再寻找重构图像和缺陷图像之间的差别，差别超过阈值的判定为缺陷像素，但在实现的细节上还是有很多的创新，本文的训练和测试流程如下图所示   图(a)展示了训练过程，首先是对DCGAN网络进行训练，生成器 G G G输入的是一维的噪声向量，输出的是32*32大小的图块 x

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