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该论文提出了一种综合性数据生成策略,结合传统数据增强、CutMix、MixUp 和 DCGAN 生成的图像,以解决橄榄树病害分类中的数据不足和类别不平衡问题,并使用 EfficientNetV2B0 进行评估,结果显示准确率显著提高。
演示在低成本RISC-V微控制器(CH32H417)上运行具有1260万int8量化参数的DCGAN,使用纯C推理和量子熵采样,在26秒内生成64x64的猫脸图像。
使用iPod touch 4拍摄的350张红色一次性杯子的照片,从零开始训练了一个DCGAN模型,生成的结果让人联想到早期的DALL-E。