复杂光照环境下基于改进生成对抗网络的甘蔗病害样本增强应用分析

【摘要】 <正>甘蔗病害的识别与检测是农业领域的一个重要课题。然而，在实际应用中，受限于光照环境的复杂性以及甘蔗病害样本的不足，传统的数据增强方法难以满足实际需求。为了解决这一问题，提出一种基于改进的生成对抗网络（Improved GAN）的复杂光照环境下甘蔗病害样本增强技术。该方法引入了自注意力机制和渐进式生成对抗网络（ProGAN），实现对甘蔗病害样本的增强。实验结果表明，与传统的数据增强方法相比，提出的方法能够有效提高甘蔗病害识别模型的泛化能力和准确率。甘蔗是全球重要的经济作物之一，其产量对于糖和生物能源等产业具有举足轻重的地位。更多还原