摘要
甘蔗病害的识别与检测是农业领域的一个重要课题。然而,在实际应用中,受限于光照环境的复杂性以及甘蔗病害样本的不足,传统的数据增强方法难以满足实际需求。为了解决这一问题,提出一种基于改进的生成对抗网络(Improved GAN)的复杂光照环境下甘蔗病害样本增强技术。该方法引入了自注意力机制和渐进式生成对抗网络(ProGAN),实现对甘蔗病害样本的增强。实验结果表明,与传统的数据增强方法相比,提出的方法能够有效提高甘蔗病害识别模型的泛化能力和准确率。
出处
《数字技术与应用》
2023年第10期64-66,共3页
Digital Technology & Application
基金
2022年广东省教育厅普通高校重点领域专项“基于深度学习的甘蔗病害识别研究”(2022ZDZX1063)。
