但使用 Mosaic、CutMix 等数据增强操作进行数据增强,在某些情况下会使数据集原本存在的一些缺陷更加突出。如在下图所示的 Mosaic 数据增强后,虽丰富了图片样本的背景,也有效提升了可供学习模型学习的信息,但同时增加了图片样本中残缺的交通标志目标数量。而 YOLOv4 自带的 Mosaic 数据增强会将这些不完整的交通标志以完...
该数据增强方法,首先对原始训练集进行一份拷贝,将其中一份原始训练集实施选择性局部背景保留的背景置零操作,然后通过选择性局部背景保留的裁剪得到小目标集合,接着通过网格目标粘贴法得到目标粘贴训练集,将另一份原始训练集与目标粘贴训练集进行混合,最后对其进行Mosaic数据增强。本发明增大了小目标在图像中有效像素的...
它提供了一套实现了多目标检测算法(YOLOv5)在小目标识别中进行旋转标签格式的Copy-paste数据增强技术的实用项目。这个项目不仅涵盖了深度学习基础知识,如神经网络理论和计算机视觉技术的讲解,还通过实战项目展示了如何在现实场景下增强小目标数据,优化YOLOv5模型在DOTA数据集上的性能。
RSNet多尺度遥感目标检测的轻量级框架 | 合成孔径雷达 (SAR) 船舶检测领域的最新发展见证了深度学习技术在准确性和速度方面取得的显著进步。然而,在复杂背景下检测小目标仍然是一项重大挑战。为了解决这些困难,本文介绍了 RSNet,这是一个旨在增强 SAR 图像中船舶检测能力的轻量级框架。RSNet 以 Waveletpool ContextGuide...
1.一种针对小目标数据集的背景置零Mosaic数据增强方法,其特征在于包括以下步骤: 步骤一:根据小目标的定义确定小目标数据集中小目标的所有种类,将小目标的所有种类分为不依赖局部背景的小目标class_NO和依赖局部背景的小目标class_YES,令I为原始训练集,I 0 为由I通过选择性局部背景保留的背景置零得到的背景置零训...