基于Dropout-PGGAN的铁路货检图像数据增强方法研究
铁道运输与经济
页数： 10 2024-06-15
摘要： 铁路货检图像智能识别需要大量的负类样本用于模型训练，但符合要求的负类样本稀少且收集困难。为解决铁路货检图像负类样本不足的问题，提出一种基于Dropout改进的渐进增长式生成对抗网络(PGGAN)数据增强方法，使用Dropout-PGGAN生成所需的图像，选择可学习感知图像块相似度(LPIPS)和FID进行生成图像质量评价，运用基于YOLOv5的图像识别模型验证本方法的有效性。以... （共10页）
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