# 旋转 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): ...

在计算机视觉方面，计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据。对大多数机器学习应用，这不是问题，但是对计算机视觉，数据就远远不够。所以这就意味着当你训练计算机视觉模型的时候，数据增强会有所帮助，这是可行的，无论你是使用迁移学习，使用别人的预训练模型开始，或者从源代码开始训练模型。 下面就详细 ...

原 目标检测:SSD的数据增强算法 2018年07月13日 21:28:44 Alpha-AI 阅读数 3387 ...

目标检测中的数据增强方式 代码放在github上了，需要参考的自取。 目标检测中的数据增强需要做两方面，首先是图像本身的修改，另外需要修改标注文件中的标注框。所以自然而然的在进行数据增强时，就需要分两种： 一种是只修改图像而不需要修改其对应的标注信息，例如修改色调，加椒盐 ...

小目标检测的增强算法 Augmentation for small object detection 摘要 近年来，目标检测取得了令人瞩目的进展。尽管有了这些改进，但在检测小目标和大目标之间的性能仍有很大的差距。本文在一个具有挑战性的数据集上分析了当前最先进的模型Mask RCNN，MS ...

SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector） 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 ...

传统的目标检测方法也称为基于手工特征的目标检测方法 基于手工特征的目标检测方法 = 手工特征 + 机器学习方法 三种手工特征 Haar特征、HOG（梯度直方图特征）、LBP（局部二值模式特征） 图 1给出了三种手工特征模板。LBP特征（局部二值模式）如图 1（a）所示，模板中心周围的像素值 ...

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类-Classification：解决"是什么？"的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决"在哪里？"的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决"是什么？在哪 ...