Apr, 2022

农业图像增强的生成式对抗网络：一篇系统综述

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TL;DR该论文概述了生成对抗网络 (GAN) 在农业图像分析中的应用，并对其在植物健康、水产养殖、动物饲养、果实检测等方面进行了系统回顾，讨论了 GAN 的挑战和机遇。
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发现论文，激发创造
  • 生成对抗网络用于数据增强

    使用生成对抗网络 (GANs) 来扩充医疗领域中用于训练人工智能模型的可用数据集是可行的，然而仍需在医学影像使用 GANs 方面进行更进一步的研究以确保生成的影像质量高并适用于临床环境。

    Jun, 2023

  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 利用生成对抗网络进行数据增强

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）生成机器学习任务的人工训练数据，以解决样本不平衡问题与个人隐私数据问题，在多个基准数据集上测试表明，使用 GAN 生成的训练数据进行决策树分类器训练可以取得与使用原始数据集训练 DT 相同或更好的准确性和召回率.

    Apr, 2019

  • 利用生成对抗网络增强角色设计师的创造力

    本文使用生成对抗网络的生成结果作为认知组件，以增强角色设计师在为不同的多媒体项目概念化新角色时的创造力。同时，本文通过在新的可视化角色数据集上使用单个图形处理器从头开始训练不同的 GAN 架构（包括转移学习和数据增强技术），并使用混合方法评估了生成视觉品质对角色设计师机构概念化新角色的认知价值。研究表明，本方法对该上下文的实施非常有效，将作为一个由人与机器共同设计的工作流程进一步评估。

    May, 2023

  • 利用生成对抗网络增强的液滴分析

    该研究介绍了如何利用生成敌对网络来生成农业喷雾系统中的液滴图像，并利用这些合成数据集发展了一个轻量级液滴检测模型，从而提高了平均准确度（mAP）达到了 16.06%。这是第一个应用生成模型增强液滴检测的研究，对于优化喷嘴设计以构建高效喷雾系统，并解决各种精确农业任务中数据不足的共同挑战具有重要意义，为达到最佳和可持续的农业实践做出了重要贡献。

    Feb, 2024

  • 生成对抗网络概述

    本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用，讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。

    Oct, 2017

  • 生成对抗网络在人员再识别系统中的数据增强综述

    本文综述了如何使用生成对抗网络改善通过数据增广提高人员再识别模型性能的最新方法，主要聚焦于样式转移、姿态转移和随机生成三类数据增广方法。

    Feb, 2023

  • 医疗影像生成对抗网络：综述

    本文综述了在医学图像方面使用对抗性训练方案的最新进展，这种方法利用生成对抗网络，能够在不显式建模概率密度函数的情况下生成数据，具有域自适应、数据增强和图像处理等优点。

    Sep, 2018

  • 医学图像分析中的 GANs

    该综述性论文详细讨论了 GAN 在医学图像分析中的应用，强调了其用于数据模拟和标注数据稀缺性方面的潜在优势，并讨论了未来的研究方向。

    Sep, 2018