公开(公告)号：CN116416492A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310271781.7

申请日：2023-03-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘敏 ,  马云峰 ,  唐毅 ,  王耀南 ,  卢继武

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06F16/535 ,  G06F16/583 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于特征自适应的自动数据增广方法，其方法包括：构建训练集和验证集；使用增广操作构建增广策略搜索空间；训练集中的每张图像均对应有一增广策略搜索空间；在训练集的各图像对应的增广策略搜索空间中，使用基于贝叶斯优化的增广策略搜索框架循环搜索对应图像的增广策略，直至循环次数达到设定次数，得到各图像对应的最优的增广策略；建立神经网络模型；通过各图像对应的最优的增广策略增广训练集，得到增广后的训练集；根据增广后的训练集训练神经网络模型；通过验证集对训练后的神经网络模型进行测试，计算正确率，若符合要求，则将训练后的神经网络模型投入实际应用。其代替了传统的手工设计增广策略，省时省力。