सटीक कृषि में फसल/गीली विभाजन के लिए आकृति और शैली GAN-आधारित बहु-स्पेक्ट्रल डेटा वृद्धि

सटीक कृषि के लिए गहन शिक्षण विधियों के उपयोग में बृद्धि हो रही है। हालांकि, इस अनुप्रयोग क्षेत्र में प्रशिक्षण डेटा एकत्र करना विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण और महंगा है क्योंकि इसमें खेती के विभिन्न विकास चरणों के दौरान जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। इस पत्र में, हम डेटा वृद्धि के लिए एक विधि प्रस्तुत करते हैं जो प्रशिक्षण डेटा को बढ़ाने के लिए दो GANs का उपयोग करती है। उच्च छवि गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए, पूरा दृश्य फिर से बनाने के बजाय, हम ओरिजिनल छवियों को लेते हैं और केवल उन पैच को बदलते हैं जिनमें रुचि के ऑब्जेक्ट होते हैं, नए आकार और शैलियों के साथ कृत्रिम वस्तुओं के साथ। ऐसा करते समय, हम पैच के अग्रभूमि (यानी, फसल के नमूने) और पृष्ठभूमि (यानी, मिट्टी) दोनों का ध्यान रखते हैं। सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा सेट पर किए गए गुणात्मक प्रयोग प्रस्तावित दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को दर्शाते हैं। इस काम में चर्चा किए गए स्रोत कोड और डेटा ओपन-सोर्स के रूप में उपलब्ध हैं.