採用gan結構:
1、
思路：
訓練目的：abnormal輸入經過gan結構恢復得到normal輸出。
測試階段：abnormal輸入和normal輸出計算lbp值，比較得到瑕疵區域。
訓練和測試：
訓練：僅僅基於normal影象做訓練。normal影象x經過瑕疵新增模組g(x~|x)得到有瑕疵的影象x~。x~參與實際的gan網路訓練得到修復好的y。
訓練過程模型學習兩個能力：a、瑕疵位置的定位。b、瑕疵修復。
測試階段：
任意輸入一張測試影象x：
如果沒有瑕疵，網路作出反應：沒有找到瑕疵、不進行修復。應該輸出和x類似的normal影象。
如果有瑕疵，網路做出反應：有瑕疵，定位瑕疵區域，對瑕疵做修復。應該輸出對x進行修復後的normal影象。
問題：
1、 訓練資料中的缺陷如何生成。即g(x~|x)構造問題。
文中是用ps得到的，但是能否做到和實際的瑕疵十分接近有待考證。
2、 瑕疵檢測的有效性完全依賴於瑕疵區域的恢復效果。對於瑕疵區域恢復效果查的問題，此類方法，理論上效果不好。
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