原文:目標檢測中的數據增強技術

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,加椒鹽噪聲,隨機擦除等等 一種是急需要修改圖像又需要修改標注信息,甚至生成新的標注信息,比如mosaic,旋轉,鏡像等等。 下面就講一 ...

2020-08-11 20:47 5 1152 推薦指數:

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目標檢測數據增強方法

Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch檢測分割模型圖像預處理探究 通過多線程進行加速: ...

Wed Apr 17 05:01:00 CST 2019 0 2535
目標檢測數據增強方法(附詳細代碼講解)

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 ...

Tue Aug 11 02:19:00 CST 2020 0 4657
目標檢測增強算法

目標檢測增強算法 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 ...

Fri Apr 24 03:55:00 CST 2020 0 1183
深度學習數據增強技術(一)

數據增強的原理 在深度學習,一般要求樣本的數量要充足,樣本數量越多,訓練出來的模型效果越好,模型的泛化能力越強。但是實際,樣本數量不足或者樣本質量不夠好,這就要對樣本做數據增強,來提高樣本質量。 在圖像分類任務,對於輸入的圖像進行一些簡單的平移、縮放、顏色變換等,不會影響圖像 ...

Thu Feb 21 23:11:00 CST 2019 0 1954
目標檢測特征融合技術(YOLO v4)(下)

目標檢測特征融合技術(YOLO v4)(下) ASFF:自適應特征融合方式 ASFF來自論文:《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》,也就是著名的yolov3-asff。 金字塔特征表示法(FPN)是解決目標檢測 ...

Wed May 20 16:08:00 CST 2020 0 1362
目標檢測特征融合技術(YOLO v4)(上)

目標檢測特征融合技術(YOLO v4)(上) 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross ...

Wed May 20 15:53:00 CST 2020 0 1924
 
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