基于生成對(duì)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?。?span>2988 K
標(biāo)簽: 生成對(duì)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法在近年來(lái)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(wèn)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(duì)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(guò)擬合問(wèn)題。
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