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摘要
【目的】为了获得足够的番茄叶片病害图像，提高番茄病害的识别准确率，提出了一种新的基于生成对抗网络的数据增强方法(Hidden parameter label and Attention attached Multi scale ACGAN,HAM＿ACGAN).【方法】在生成对抗网络的基础上，为了补充类内信息，将隐参数标签连接到输入噪声上，以控制不同类别病害的叶片生成；同时设计一个带有残差注意力块的生成器捕获叶片中的病害信息，生成病害特征明显的番茄叶片；最后利用多尺度判别器丰富生成图片的细节纹理。【结论】实验表明，提出的数据增强方法能够生成病害特征明显的番茄叶片，能够满足神经网络训练所需的大量数据，进而提高病害识别网络的识别精度。
- 出版日期2023
- 单位山西省气象科学研究所; 太原理工大学
