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基于PolyLoss的StarGAN图像样本自生长研究
1
作者
刘帅
牛威
+2 位作者
鱼群
郝磊
黄勃学
《信息与电脑》
2023年第1期204-209,共6页
在深度学习模型训练中,提高输入样本数量能够有效解决样本不均衡和训练过拟合问题。为更好地处理数据集的小样本场景,提出了一种基于PolyLoss的StarGAN小样本图像增强方法(PolyStarGAN)。相比传统样本增强方法,该网络具有更高的样本学...
在深度学习模型训练中,提高输入样本数量能够有效解决样本不均衡和训练过拟合问题。为更好地处理数据集的小样本场景,提出了一种基于PolyLoss的StarGAN小样本图像增强方法(PolyStarGAN)。相比传统样本增强方法,该网络具有更高的样本学习、生成能力。该方法使用训练生成器和判别器提取图像的特征信息,生成图像与输入图像的内容和结构一致。通过计算峰值信噪比、结构相似性与视觉信息保真度3个方面评估PolyStarGAN网络生成结果;在ResNet50目标识别模型训练中验证数据集质量。实验结果表明,提出的模型对不同场景图像的增强效果较好,提高了自生长数据集的ResNet50模型识别精度,可为样本自生长中的小样本问题提供参考方案与技术支持。
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关键词
图像处理
深度学习
样本自生长
StarGAN
ployloss
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职称材料
题名
基于PolyLoss的StarGAN图像样本自生长研究
1
作者
刘帅
牛威
鱼群
郝磊
黄勃学
机构
中科星图测控技术股份有限公司
出处
《信息与电脑》
2023年第1期204-209,共6页
文摘
在深度学习模型训练中,提高输入样本数量能够有效解决样本不均衡和训练过拟合问题。为更好地处理数据集的小样本场景,提出了一种基于PolyLoss的StarGAN小样本图像增强方法(PolyStarGAN)。相比传统样本增强方法,该网络具有更高的样本学习、生成能力。该方法使用训练生成器和判别器提取图像的特征信息,生成图像与输入图像的内容和结构一致。通过计算峰值信噪比、结构相似性与视觉信息保真度3个方面评估PolyStarGAN网络生成结果;在ResNet50目标识别模型训练中验证数据集质量。实验结果表明,提出的模型对不同场景图像的增强效果较好,提高了自生长数据集的ResNet50模型识别精度,可为样本自生长中的小样本问题提供参考方案与技术支持。
关键词
图像处理
深度学习
样本自生长
StarGAN
ployloss
Keywords
image processing
deep learning
sample self-growth
StarGAN
PolyLoss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于PolyLoss的StarGAN图像样本自生长研究
刘帅
牛威
鱼群
郝磊
黄勃学
《信息与电脑》
2023
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