38、热成像增强与移动无线网络QoS提升技术探究

热成像增强与移动无线网络QoS提升技术探究

热成像增强：基于生成对抗网络的应用

在植物疾病预测模型中，热成像增强是提高预测准确性的一种有前景的方法。传统的增强方法虽然有效，但生成对抗网络（GAN）因其能够生成无限多样且合理的数据而备受关注。

1. GAN模型参数

GAN由生成器和判别器组成，它们的参数如下表所示：
| 生成器模型 | 参数数量 |
| — | — |
| 全连接层 | 413696 |
| Leaky ReLU激活函数 | 0 |
| 2D反卷积层 | 524416 |
| Leaky ReLU激活函数 | 0 |
| 2D反卷积层 | 262272 |
| Leaky ReLU激活函数 | 0 |
| 2D反卷积层 | 262272 |
| Leaky ReLU激活函数 | 0 |
| 2D卷积层 | 3459 |
| 训练参数总数 | 1466115 |

判别器模型	参数数量
第一个2D卷积层	1792
Leaky ReLU激活函数	0
第二个2D卷积层	73856
Leaky ReLU激