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针对花粉、孢子图像特征复杂,样本稀缺及种类繁多制约图像检测识别效果的问题,建立基于自适应阈值分割的pix2pix图像增广模型.首先基于卷积评价改进自适应阈值分割算法,择优选取语义分割图像;其次构建pix2pix图像增广模型,将语义分割图像和原始图像建立标签映射用于模型训练,根据语义分割图像生成仿真图像,扩充样本数据集.结果表明,以149种花粉、孢子图像为样本,通过图像增广模型生成的花粉、孢子图像整体相似度达到85.40％;图像增广前Faster RCNN、YOLOv3检测模型的检测精准率分别为86.18％、85.64％,使用增广后的样本训练模型,检测精准率分别达到92.16％、90.57％,提升5.98个百分点和4.93个百分点. 相似文献
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