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基于半監督生成對抗網絡的病蟲害圖像識別算法

摘要:提出了一種應用于植物病蟲害圖像識別的模型。利用訓練后的半監督生成對抗網絡,只需輸入隨機噪聲,即可自動產生植物病蟲害的仿真圖像。為了驗證模型的圖像生成和識別能力,分別在MNIST數據集和Plant Village數據集上進行實驗。實驗表明,通過100次迭代訓練,輸入噪聲向量到生成網絡,可以得到高真實度的樣本圖像,使用判別網絡提取特征并進行圖像分類實驗,在測試集上得到的正確率分別為98.96%和94.32%,取得了較好的分類效果。

關鍵詞:
  • 深度學習  
  • 生成對抗網絡  
  • 圖像分類  
作者:
賈俊杰; 李捷
單位:
武漢輕工大學電氣與電子工程學院; 湖北武漢430023
刊名:
武漢輕工大學學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:武漢輕工大學學報

武漢輕工大學學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:42-1856/T。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1982年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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