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基于改进PGGAN的口腔图像数据增强算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第11期43卷 3225-3234页; 作者：翁鹏涛杜玉军张道奥刘青王舒研汪苑苑西安工业大学光电工程学院陕西西安710021 空军军医大学第三附属医院口腔粘膜科陕西西安710032 军事口腔医学国家重点实验室(国家口腔疾病临床医学研究中心)陕西西安710032; 为解决口腔图像数据量小与图像高质量、高细节需求间的矛盾,研究一种传统数据增强和渐进增长式生成对抗网络(progressive growing of generative adversarial networks,PGGAN)算法相结合的数据增强方法。利用渐进式增长的网络结构和网...; 为解决口腔图像数据量小与图像高质量、高细节需求间的矛盾,研究一种传统数据增强和渐进增长式生成对抗网络(progressive growing of generative adversarial networks,PGGAN)算法相结合的数据增强方法。利用渐进式增长的网络结构和网络平滑机制,实现病灶图像的扩增,解决传统数据增强算法对图像多样性提升的局限性问题。针对PGGAN算法生成病灶细节存在缺陷的问题,结合轻量化的注意力机制,优化PGGAN算法,提升图像的质量。实验结果表明,针对口腔白斑和口腔扁平苔藓数据集,改进PGGAN算法生成图像的质量和多样性均有所提升。通过与其它典型网络的对比实验,进一步验证了算法的有效性。; 来源：详细信息评论

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