基于生成对抗网络的数据增强技术在葡萄叶数据增强中的应用

研究生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在葡萄叶数据增强中的应用。增强的葡萄叶数据可以提升病害检测的准确性。传统的数据增强方法虽然能在一定程度上缓解数据不足的问题,但是生成的图像往往缺乏多样性和真实感。为此,结合GAN和多尺度注意力机制设计一种改进的对抗生成网络AMSGAN。通过训练该模型的生成器和判别器,最终可生成高质量、多样性的葡萄叶图像。实验结果验证了该模型在葡萄叶数据增强中的有效性和潜力。