基于改進生成對抗網(wǎng)絡的甜櫻桃數(shù)據(jù)增強方法

摘要： 為解決在數(shù)據(jù)不平衡條件下甜櫻桃分類模型出現(xiàn)的長尾類不平衡問題，提出了一種基于深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(Deep convolutional generative adversarial networks, DCGAN)的缺陷甜櫻桃圖像增強方法。首先，在生成器部分引入多尺度殘差塊(MSRB)和CBAM注意力機制，增強了模型特征表達能力和生成圖像細節(jié)質(zhì)量，同時改善了梯度流；在判別器部分... （共11頁）