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基于深度网络ACGAN的图像识别

《电子技术与软件工程》2018年 第18期 | 易珂   长江大学计算机科学学院 湖北省荆州市434023
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摘 要:现阶段图像识别方法多种多样,深度网络在计算机视觉领域的应用是可靠的方法之一。面向小样本量生成对抗网络(GAN)可生成随机数据辅助训练,ACGAN在传统GAN的基础上,添加标签约束扩展了GAN,以提高辅助样本生成质量。本文结合深度网络和ACGAN,面向小样本量数据集,利用训练模型进行图像识别,同时对标签信息对结果的影响进行研究,实验结果分析这种算法能有效进行分类识别且标签信息有效辅助模型生成。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 深度网络 ACGAN 辅助标签
【出 处】 《电子技术与软件工程》2018年 第18期 60-61页 共2页
【收 录】 中文科技期刊数据库