带钢缺陷分类：改进GAN与MobileNetV3的深度学习方法

"该文提出了一种基于改进生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和MobileNetV3的带钢缺陷分类方法，旨在解决数据集样本不足导致的深度学习检测效果下降的问题。首先，通过改进GAN，解决类别错乱问题，扩充带钢缺陷数据集；接着，对轻量级的MobileNetV3进行优化；最后，在扩充的数据集上训练，实现高效准确的带钢缺陷分类。实验结果显示，改进的GAN能生成逼真的带钢缺陷图像，并有效缓解样本不足问题，而改进后的MobileNetV3尽管参数量减少了约1/14，但准确率提升了2.62个百分点，达到了94.67%，适用于工业现场的实时缺陷检测。" 本文主要探讨了在图像处理领域，尤其是带钢缺陷检测中的深度学习应用。传统的深度学习模型在样本量不足的情况下可能无法达到理想性能。为了解决这一问题，作者提出了一个创新性的解决方案，结合了生成对抗网络和MobileNetV3轻量级图像分类网络。 生成对抗网络(GAN)是一种深度学习框架，由两个神经网络——生成器和判别器组成。生成器负责生成新的数据样本，而判别器则尝试区分真实样本和生成的假样本。在本研究中，对这两个组件进行了改进，以解决类别错乱问题，这使得生成的带钢缺陷图像更接近实际，同时也扩充了数据集，增强了模型的泛化能力。 MobileNetV3是谷歌开发的一种高效、轻量级的卷积神经网络，特别适合于资源有限的设备上进行图像分类。在原版MobileNetV3的基础上，作者进行了优化，减少了模型的参数量，使其更加紧凑，但并未牺牲其分类性能。实验证明，改进后的MobileNetV3在保持高准确率的同时，大大降低了计算复杂度，适于在工业现场进行实时的带钢缺陷检测。 这项研究通过改进的生成对抗网络和优化的MobileNetV3模型，有效地解决了小样本问题，提高了带钢缺陷分类的精度和实时性，为工业生产中的质量控制提供了强有力的技术支持。这种方法不仅有助于提升带钢缺陷检测的效率，还为其他类似领域中面临数据不足挑战的深度学习应用提供了参考。