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基于半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡(luò)的病蟲害圖像識別算法

摘要:提出了一種應(yīng)用于植物病蟲害圖像識別的模型。利用訓(xùn)練后的半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡(luò),只需輸入隨機(jī)噪聲,即可自動產(chǎn)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(shù)據(jù)集和Plant Village數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗。實驗表明,通過100次迭代訓(xùn)練,輸入噪聲向量到生成網(wǎng)絡(luò),可以得到高真實度的樣本圖像,使用判別網(wǎng)絡(luò)提取特征并進(jìn)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(guān)鍵詞:
  • 深度學(xué)習(xí)  
  • 生成對抗網(wǎng)絡(luò)  
  • 圖像分類  
作者:
賈俊杰; 李捷
單位:
武漢輕工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院; 湖北武漢430023
刊名:
武漢輕工大學(xué)學(xué)報

注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

武漢輕工大學(xué)學(xué)報緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:42-1856/T。堅持指導(dǎo)性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1982年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。

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