基于半監督生成對抗網絡的病蟲害圖像識別算法

摘要：提出了一種應用于植物病蟲害圖像識別的模型。利用訓練后的半監督生成對抗網絡,只需輸入隨機噪聲,即可自動產生植物病蟲害的仿真圖像。為了驗證模型的圖像生成和識別能力,分別在MNIST數據集和Plant Village數據集上進行實驗。實驗表明,通過100次迭代訓練,輸入噪聲向量到生成網絡,可以得到高真實度的樣本圖像,使用判別網絡提取特征并進行圖像分類實驗,在測試集上得到的正確率分別為98.96%和94.32%,取得了較好的分類效果。