【摘 要】
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提出了一种应用于植物病虫害图像识别的模型。利用训练后的半监督生成对抗网络,只需输入随机噪声,即可自动产生植物病虫害的仿真图像。为了验证模型的图像生成和识别能力,分
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提出了一种应用于植物病虫害图像识别的模型。利用训练后的半监督生成对抗网络,只需输入随机噪声,即可自动产生植物病虫害的仿真图像。为了验证模型的图像生成和识别能力,分别在MNIST数据集和Plant Village数据集上进行实验。实验表明,通过100次迭代训练,输入噪声向量到生成网络,可以得到高真实度的样本图像,使用判别网络提取特征并进行图像分类实验,在测试集上得到的正确率分别为98.96%和94.32%,取得了较好的分类效果。
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