我目前正在从事一个机器学习项目，我使用 YOLO 算法来检测图片或视频中的对象。我面临的问题是，我正在使用的特定图像集（侧扫声纳）大多是分类的，因此没有广泛的图像可供公众用于训练。我是否能够实施 GAN 来生成更大的侧扫声纳图像数据集，用于训练图像检测算法？我知道使用 GAN 可能会导致图像失真，但是为了拥有更大的训练集，这可能吗？
我可以使用 GAN 来增加用于图像检测的数据集吗？
数据挖掘
机器学习
深度学习
张量流
甘
2022-03-03 05:29:00
1个回答
简而言之：没有
如果您现在没有足够的图像，那么您几乎可以肯定没有足够的图像来成功训练 GAN（这比您想象的要多）。如果你不能训练 GAN 来重现好的图像，那么你就没有能够为你的 YOLO 工作提供高精度的图像。最有可能的情况是，您最终会得到一种算法，该算法非常非常擅长检测看起来与侧扫声纳验证数据完全不同的 GAN 图像：)
其它你可能感兴趣的问题