改进ACGAN数据增强的番茄叶片病害识别

【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。