| 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的小樣本圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：2988 K | |
| 標(biāo)簽： 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)增廣 圖像分類 | |
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| 文檔介紹：基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法在近年來展現(xiàn)出了巨大的潛力。然而生成高分辨率、高保真圖像通常需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這和缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀背道而馳。為解決這一問題，提出了一種能夠在小樣本、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集上穩(wěn)定訓(xùn)練的條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,并且將該模型用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，該模型與當(dāng)前最新模型相比能夠生成更加逼真的圖像并取得了最低的FID值；在圖像分類任務(wù)中使用其進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)能夠有效緩解分類器的過擬合問題。 | |
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