基于聯(lián)合對抗訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)表面缺陷檢測方法

摘要： 表面缺陷檢測是確保產(chǎn)品質(zhì)量的重要途徑。深度學(xué)習(xí)在表面缺陷檢測中已經(jīng)得到了大量應(yīng)用，并為實(shí)現(xiàn)自動化的表面缺陷檢測提供有效的技術(shù)途徑。然而，深度學(xué)習(xí)模型容易受到對抗攻擊的威脅，進(jìn)而嚴(yán)重影響其準(zhǔn)確性，甚至造成模型失效。為提升深度學(xué)習(xí)模型對對抗攻擊算法的防御能力，基于對抗訓(xùn)練提出新的基于聯(lián)合對抗訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。對抗攻擊算法包括單步攻擊算法和迭代攻擊算法，為提升所提聯(lián)合對抗深度學(xué)習(xí)模...