基于生成对抗网络的数据增强方法研究

国际学院

Data Enhancement Based on GAN

在深度学习的研究中，针对样本量比较少，无法描述客观的数据分布时，数据增强是一种有效的解决方法。通常在视觉中所用的数据增强方法都是一系列比较简单的人为设计的图像处理操作，带有一定的随机性。而GANs的思想则可以通过数据分布，生成满足训练数据集分布的数据来扩充训练集，进而提高模型效果。本次课题拟从GANs的角度出发，研究新的数据增强方法，并对当前方法进行对比分析。

项目信息

重要程度：

项目负责人

万静怡2016级国际学院电信工程及管理

项目成员

袁子麒2017级计算机学院（国家示范性软件学院）计算机科学

徐健豪2017级其他计算机科学与技术

魏来2017级计算机学院（国家示范性软件学院）计算机科学与技术

姚星宇2017级计算机学院（国家示范性软件学院）计算机科学与技术

指导老师

邢颖智能工程与自动化学院副教授

评审老师

校外评审账号6校外账号评审

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基于生成对抗网络的数据增强方法研究

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项目信息

项目负责人

万静怡2016级 国际学院 电信工程及管理

项目成员

袁子麒2017级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机科学

徐健豪2017级 其他 计算机科学与技术

魏来2017级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机科学与技术

姚星宇2017级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机科学与技术