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風格注入式循環生成對抗網路

為了解決植物病害辨識中的資料稀缺和類別不平衡問題,本團隊提出了一個端到端的合成與擴增流程。此流程的核心是一個新穎的風格注入循環一致生成對抗網路(SI-CycleGAN),搭配風格採樣器。這個組合能從極少數的真實樣本中提取並多樣化病害特徵,從健康葉片生成大量高品質的合成病害葉片影像。

資料與資源

  • Style-Injected-CycleGAN

    為了解決植物病害辨識中的資料稀缺和類別不平衡問題,本團隊提出了一個端到端的合成與擴增流程。此流程的核心是一個新穎的風格注入循環一致生成對抗網路(SI-Cy...

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最後更新 十一月 5, 2025, 15:30 (CST)
建立 十一月 5, 2025, 15:30 (CST)
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harvest_source_title 中興大學大數據中心(AI-Data)

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