公开(公告)号：CN113793279B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202111072882.9

申请日：2021-09-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 陆生礼 ,  夏绍邦 ,  梁天柱

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/60 ,  G06T3/40 ,  G06V10/764 ,  G06F17/18 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种面向交通标志目标检测领域的数据增强方法，该方法通过对交通标志数据集中数量较少的类别针对性地级联多个数据增强方法进行数据增强，解决了数据集中类别分布的长尾问题，同时使训练出的模型可以应对道路场景中复杂的实际情况；本发明针对每种类别使用不同的数据增强策略，使得数据增强算法生成的图片在丰富交通标志样本特征的同时不破坏交通标志本身的重要特征，提高了模型在各种复杂应用场景下的准确率；使用模拟退火算法搜索最佳的数据增强超参数组，在广大的超参数空间中搜索到最优的超参数解。

公开(公告)号：CN113793279A

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202111072882.9

申请日：2021-09-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 陆生礼 ,  夏绍邦 ,  梁天柱

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/60 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62 ,  G06F17/18 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种面向交通标志目标检测领域的数据增强方法，该方法通过对交通标志数据集中数量较少的类别针对性地级联多个数据增强方法进行数据增强，解决了数据集中类别分布的长尾问题，同时使训练出的模型可以应对道路场景中复杂的实际情况；本发明针对每种类别使用不同的数据增强策略，使得数据增强算法生成的图片在丰富交通标志样本特征的同时不破坏交通标志本身的重要特征，提高了模型在各种复杂应用场景下的准确率；使用模拟退火算法搜索最佳的数据增强超参数组，在广大的超参数空间中搜索到最优的超参数解。