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

在計算機視覺方面，計算機視覺的主要問題是沒有辦法得到充足的數據。對大多數機器學習應用，這不是問題，但是對計算機視覺，數據就遠遠不夠。所以這就意味着當你訓練計算機視覺模型的時候，數據增強會有所幫助，這是可行的，無論你是使用遷移學習，使用別人的預訓練模型開始，或者從源代碼開始訓練模型。 下面就詳細 ...

原 目標檢測:SSD的數據增強算法 2018年07月13日 21:28:44 Alpha-AI 閱讀數 3387 ...

目標檢測中的數據增強方式 代碼放在github上了，需要參考的自取。 目標檢測中的數據增強需要做兩方面，首先是圖像本身的修改，另外需要修改標注文件中的標注框。所以自然而然的在進行數據增強時，就需要分兩種： 一種是只修改圖像而不需要修改其對應的標注信息，例如修改色調，加椒鹽 ...

小目標檢測的增強算法 Augmentation for small object detection 摘要 近年來，目標檢測取得了令人矚目的進展。盡管有了這些改進，但在檢測小目標和大目標之間的性能仍有很大的差距。本文在一個具有挑戰性的數據集上分析了當前最先進的模型Mask RCNN，MS ...

SSD論文閱讀（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector） 目錄 作者及相關鏈接 文章的選擇原因 方法概括 方法細節 相關背景補充 實驗結果 與相關文章的對比 總結 ...

傳統的目標檢測方法也稱為基於手工特征的目標檢測方法 基於手工特征的目標檢測方法 = 手工特征 + 機器學習方法 三種手工特征 Haar特征、HOG（梯度直方圖特征）、LBP（局部二值模式特征） 圖 1給出了三種手工特征模板。LBP特征（局部二值模式）如圖 1（a）所示，模板中心周圍的像素值 ...

計算機視覺中關於圖像識別有四大類任務： 分類-Classification：解決"是什么？"的問題，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類別的目標。 定位-Location：解決"在哪里？"的問題，即定位出這個目標的的位置。 檢測-Detection：解決"是什么？在哪 ...