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一种基于生成式对抗网络的数据集扩充方法在湿地鸟类图像识别中的应用
文献摘要：
已有的天津大黄堡湿地鸟类数据集存在样本数量少、样本分布不均衡等问题,严重影响鸟类智能识别的精度.本文提出一种基于生成式对抗网络的数据集扩充方法,通过使用旋转、缩放、添加噪声等方式进行初步扩充,然后输入条件对抗网络进行学习,通过使用生成器生成新的鸟类样本.对大黄堡湿地鸟类数据集进行扩充处理,并使用目标检测算法SSD、YOLOv3-SPP-Net、RetinaNet进行测试,结果表明识别的精度显著提高,基本满足本区鸟类目标识别的需求.
文献关键词：
鸟类识别;数据扩充;对抗网络;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
熊聪聪;赵子健;曹鉴华;汤凌燕
作者机构：
天津科技大学人工智能学院,天津300457
文献出处：
引用格式：
[1]熊聪聪;赵子健;曹鉴华;汤凌燕-.一种基于生成式对抗网络的数据集扩充方法在湿地鸟类图像识别中的应用)[J].天津科技大学学报,2022(04):64-70
A类：
B类：
生成式对抗网络,数据集扩充,湿地鸟类,鸟类图像,图像识别,天津大黄堡湿地,样本数量,样本分布,智能识别,缩放,输入条,条件对抗网络,生成器,目标检测算法,SSD,YOLOv3,SPP,RetinaNet,足本,本区,类目,目标识别,鸟类识别,数据扩充
AB值：
0.405132
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