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公开(公告)号：CN118365545A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410563549.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于分布校准的少样本图像增强方法及装置，所述方法包括：获取图像数据和图像相关数据，并进行预处理；采用个性化数据增强方法对预处理后的图像数据进行增强，生成基类数据，并提取基类数据的特征分布信息；基于基类数据的特征分布信息，使用分布校准算法对原始数据分布进行分布校准，生成多元正态分布；使用XGBoost模型对图像相关数据进行特征筛选，筛选出K个相关性最高的相关特征，并计算K个相关特征分布；融合多元正态分布与K个相关特征分布的采样噪声，构建少样本图像增强模型对输入噪声进行训练，学习数据分布，生成图像。本发明能够提升生成图像样本的质量与多样性。
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