深度學習筆記（十）Augmentation for small object detection（翻譯）
一. abstract 這些年來，目標檢測取得了令人矚目的成就。盡管改進很大，但對於小目標和大目標的檢測性能差異還是蠻大的。我們在 MS COCO 數據集上分析了如今一個比較先進的算法，Mask-RCNN。我們發現小目標的 GT 和檢測框之間 IOU 遠小於期望的閾值（比如0.5）。我們推測 ...
原文：小目標增強（Augmentation for small object)
小物體檢測的增強 摘要：在近些年來，目標檢測已經有了長足的進步。盡管有很大改進，但是在小目標和大目標檢測性能方面還是有巨大的差距。我們在具有挑戰性的數據集MS COCO上分析了目前性能最好的模型Mask RCNN。我們發現小目標真實框和預測框的重疊部分遠遠小於希望的IOU臨界值。我們猜測這是由於兩個原因引起的： 只有少部分圖像包含小目標 盡管每張圖像中都出現了小目標，但是它們表現得不夠。因此我們建 ...
2021-05-16 11:35 0 1496 推薦指數：
相關推薦
數據增強（Data augmentation）
數據增強（Data augmentation） 或許最簡單的數據增強方法就是垂直鏡像對稱，假如，訓練集中有這張圖片，然后將其翻轉得到右邊的圖像，實際是做了一個鏡像對稱，如果鏡像操作保留了圖像中想識別的物體的前提下，這是個很實用的數據增強技巧。 另一個經常使用的技巧是隨機裁剪，給定一個 ...
小目標檢測的增強算法
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 ...
圖像數據增強 (Data Augmentation in Computer Vision)
1.1 簡介 深層神經網絡一般都需要大量的訓練數據才能獲得比較理想的結果。在數據量有限的情況下，可以通過數據增強（Data Augmentation）來增加訓練樣本的多樣性， 提高模型魯棒性，避免過擬合。 在計算機視覺中，典型的數據增強方法有翻轉（Flip），旋轉（Rotat ），縮放 ...
Tensorflow實現圖像數據增強（Data Augmentation）
在我們處理有關圖像的任務，比如目標檢測，分類，語義分割等等問題當中，我們常常需要對訓練集當中的圖片進行數據增強（data augmentation）,這樣會讓訓練集的樣本增多，同時讓神經網絡模型的泛化能力更強。在進行圖片的數據增強時，我們一般會對圖像進行翻轉，剪裁，灰度變化，對比度變化，顏色變化 ...
圖像數據增強（Data Augmentation）（ 旋轉）
首先是XML信息 處理方式： 讀取對應的圖像，解析對應的xml，根據旋轉的角度來變換之前檢測到的坐標，以及保存變換后的圖像。 處理結果： ...
Python數據增強(data augmentation)庫--Augmentor 使用介紹
Augmentor 使用介紹 原圖 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最終選 ...
目標檢測數據增強方法
Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中檢測分割模型中圖像預處理探究 通過多線程進行加速: ...