今天给大家安利一个宝藏仓库miemieGAN和ncnn基于YOLOX的代码进行二次开发,该仓库集合了stylegan2-ada和stylegan3两个算法pytorch实现二合一,其中的stylegan2-ada算法支持导出ncnn,据我所知这应该是全网第一个成功把stylegan导出到ncnn的项目。stylegan2-ada的前向传播复杂,虽然定义了很多自定义层,但是forward()方法里却...
针对实际生产环境中玉米害虫识别不佳且效率低下的问题,本研究提出了一种基于 StyleGAN2-ADA 和FNW YOLOv8 方法的智能检测方法。 通过StyleGAN2-ADA 扩展玉米害虫数据集。在特征提取网络中,引入 FasterNet 轻量化网络以降低模型复杂度并加快检测速度。在特征融合网络的后端集成了 基于归一化的注意力模块 (NAM),用于...
这项研究通过处理原始的多属藻类图像,使用StyleGAN2-ADA进行图像增强,成功制备了一份包含20种淡水藻类的单属藻类图像数据集。人工生成的藻类图像质量逼真,并被证实可作为训练藻类分类模型的可靠替代品。通过数据增强,改善了训练数据的数量和质量,使自动分类更准确可靠,对于检测和管理有害藻类水华至关重要。在涵盖所有20...
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为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法.通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄...
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总体而言,使用StyleGAN2-ADA能够通过增加原始数据集来创建更大和多样化的数据集。因此,与使用原始、不平衡的数据集相比,这种方法有潜力训练出性能更好的藻类分类模型。 2.训练后的藻类分类模型的评估结果 在涵盖所有20种藻类的模型中,仅使用真实图像进行训练的模型(模型1)的F1分数为88.4%,而混合图像模型(模型11)的...