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申请/专利权人：电子科技大学(深圳)高等研究院
申请日：2024-01-18
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115387A
主分类号：G06T5/73
分类号：G06T5/73;G06T3/20;G06T3/40;G06T3/60;G06T3/02;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开了小规模样本集图像增广模型构建方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、对有限样本集进行基于几何变换的图像增广；S2、对几何变换后的图像进行随机背景填充。本发明通过设计一种用于小规模样本集的图像增广模型构建方法，对带有旋转一类的目标检测，特别是带有平面特性的目标具有很好的适应性，同时，该增广方法可以大大降低由于旋转和抖动产生的漏检，为目标跟踪问题提供了更加鲁棒的目标检查基础，该模型主要针对目标跟踪问题中由于样本数量少、跟踪平台抖动、以及相机与目标之间相对旋转等各类问题造成的检测失败，即解决目标跟踪背景下神经网络对少量样本进行训练时出现泛化能力不足的问题。
主权项：1.小规模样本集图像增广模型构建方法，其特征在于包括以下步骤：S1、对有限样本集进行基于几何变换的图像增广；S2、对几何变换后的图像进行随机背景填充；S3、通过多方向图像模糊增广算法，帮助模型学习并处理成像模糊问题；S4、结合传统图像增广方法，得到随机参数可调的图像增广模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学(深圳)高等研究院 小规模样本集图像增广模型构建方法
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