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为解决现有花卉识别准确度低的问题,提出一种基于生成对抗网络的花卉识别方法。使用残差网络构建生成器和判别器,充分提取深层次花卉样本特征,大幅度减小模型参数量,加快模型收敛;融入注意力机制,快速有效提取花卉显著区域特征,并改进模型损失函数,进一步提高对抗网络生成样本的质量。同时利用生成器生成高清晰度、纹理特征明显且具有多样性的高质量花卉样本进行数据增强,迁移判别器参数到花卉识别网络,加快模型收敛速度,进一步提高花卉识别准确度。Oxford 102花卉数据集试验结果显示,相较于其他方法,该方法网络训练稳定、收敛速度快,花卉识别准确度显著提高。 相似文献
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