在获取农业数据集后,应用深度学习开展农业对象识别与检测研究的总体过程
包括数据集准备、网络架构、训练与验证评估。其中，准备数据集时包括数据标注、数据增强、数据清洗、标准化或规范化处理。
检测目的或问题的复杂性、数据大小和类型等都是设计网络架构的基础。
对训练网络超参数的优化则包括协议、网络架构、批处理容量、目标函数、学习率和正则化的设计等。
数据增强
在数据集有限的情况下，为了避免过拟合和提升模型的性能，可以需要使用图像颜色、亮度或对比度变换、剪裁与仿射变换(旋转、缩放、位移)等是常见的手段，GAN和VAE网络可生成更加多样的样本用于丰富有限的数据集。
GAN（生成对抗网络）和 VAE（变分自动编码器）是两种常见的生成模型，它们在深度学习中有不同的应用和特点。
GAN 由生成器和判别器组成，生成器的目标是生成类似于真实数据的假数据，而判别器的目标是区分生成器生成的假数据和真实数据。GAN 通过最小化生成器和判别器之间的对抗游戏来学习数据分布，并生成高质量的图像、文本等。
VAE 是一种生成模型，它可以用来学习数据的概率分布，并生成类似于训练数据的新样本。VAE 的核心思想是将生成模型与判别模型结合，通过最小化重构误差和 KL 散度来学习数据分布。
以下是 GAN 和 VAE 的一些主要区别：
结构和组件：GAN 由生成器和判别器组成；VAE 由编码器和解码器组成，以及一个潜在空间。
训练方法：GAN 通过生成器和判别器之间的对抗游戏进行训练；VAE 基于最大化数据的边际对数似然，并使用变分下界进行近似。
生成样本的性质：GAN 生成的数据可能非常逼真，但有时可能会出现模式崩溃；VAE 生成的数据通常更加模糊，但确保了数据空间的平滑性。
主要应用：GAN 常用于图像生成、艺术创作、数据增强等；VAE 常用于数据重构、异常检测、内容推荐等。
GAN 和 VAE 都是用于学习数据分布的生成模型，它们的目标是生成类似于训练数据的新样本。然而，它们的方法和目标函数是不同的。VAE 通过最小化重构误差和 KL 散度来学习数据分布，而 GAN 通过最小化生成器和判别器之间的对抗游戏来学习数据分布。
