基于DCGAN的图像生产平台的设计与实现

作     者：张义 陈昌安 彭蕾 ZHANG Yi;CHEN Changan;PENG Lei

作者机构：山东商业职业技术学院文化创意产业学院山东济南250103 亚龙智能装备集团股份有限公司浙江温州325105 

基　　金：全国高等职业院校技术应用服务联盟/长三角高职院校应用技术协同创新联盟-亚龙智能装备集团股份有限公司专项“神经网络的学习方法实验模块设计”(项目编号:U20002) 

出 版 物：《信息与电脑》 (Information & Computer)

年 卷 期：2022年第34卷第18期

页      码：172-174,185页

摘      要：在人工智能领域中,常采用带标签的判别式模型,即人工识别的方式创造数据集。但是,自制数据集往往存在图像数据不均衡等问题。数据增强能制作优量的数据集,是很好的解决办法。传统的数据增强通过对原始图像裁剪、放大、缩小、旋转等操作实现,会导致样本特征缺乏多样性。而深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN)的出现为数据增强提供了新的方向。因此,文章基于DCGAN设计了一个图像生成平台,只需用户提供少量的图像样本,就可以获得优量的数据样本。

主 题 词：深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 数据增强 图像生产平台 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203115711...