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Texture-based latent space disentanglement for enhancement of a training dataset for ANN-based classification of fruit and vegetables

引用

Information Processing in Agriculture 2023年第1期10卷 85-105页

作者： Khurram Hameed Douglas Chai Alexander Rassau School of Engineering Edith Cowan University270 Joondalup DriveJoondalup WA 6027PerthAustralia

The capability of Convolutional Neural Networks(CNNs)for sparse representation has significant application to complex tasks like Representation Learning(RL).However,labelled datasets of sufficient size for learning this representation are not easily *** unsupervised learning capability of Variational Autoencoders(VAEs)and Generative Adversarial Networks(GANs)provide a promising solution to this issue through their capacity to learn representations for novel data samples and classification *** this research,a texture-based latent space disentanglement technique is proposed to enhance learning of representations for novel data samples.A comparison is performed among different VAEs and GANs with the proposed approach for synthesis of new data *** different VAE architectures are considered,a single layer dense VAE and a convolution based VAE,to compare the effectiveness of different architectures for learning of the *** GANs are selected based on the distance metric for disjoint distribution divergence estimation of complex representation learning *** proposed texture-based disentanglement has been shown to provide a significant improvement for disentangling the process of representation learning by conditioning the random noise and synthesising texture rich images of fruit and vegetables。

关键词： Information Maximisation(IM) fruit and vegetables classification Representation Learning(RL) Variational Autoencoder(VAE) Generative Adversarial Network (GAN) Latent space disentanglement

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