基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的小樣本圖像數(shù)據(jù)增強技術(shù)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：2988 K
標簽： 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,。實驗結(jié)果表明，在基準數(shù)據(jù)集上,，該模型與當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)中使用其進行數(shù)據(jù)增強能夠有效緩解分類器的過擬合問題。
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