【摘 要】
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已有的天津大黄堡湿地鸟类数据集存在样本数量少、样本分布不均衡等问题,严重影响鸟类智能识别的精度．本文提出一种基于生成式对抗网络的数据集扩充方法,通过使用旋转、缩放、添加噪声等方式进行初步扩充,然后输入条件对抗网络进行学习,通过使用生成器生成新的鸟类样本．对大黄堡湿地鸟类数据集进行扩充处理,并使用目标检测算法SSD、YOLOv3-SPP-Net、RetinaNet进行测试,结果表明识别的精度显著提高
【基金项目】
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天津市教委基金项目（2018KJ-106）；
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已有的天津大黄堡湿地鸟类数据集存在样本数量少、样本分布不均衡等问题,严重影响鸟类智能识别的精度．本文提出一种基于生成式对抗网络的数据集扩充方法,通过使用旋转、缩放、添加噪声等方式进行初步扩充,然后输入条件对抗网络进行学习,通过使用生成器生成新的鸟类样本．对大黄堡湿地鸟类数据集进行扩充处理,并使用目标检测算法SSD、YOLOv3-SPP-Net、RetinaNet进行测试,结果表明识别的精度显著提高,基本满足本区鸟类目标识别的需求．
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