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公开(公告)号：CN116704314A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310707104.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于分布外样本检测的双路数据增广方法，涉及数据增广领域。解决了现有数据增广方法中无法同时兼顾增加样本多样性和降低分布外数据的问题。本发明分别通过两种不同增广强度对原始图像阵列进行数据增广，实现双路数据增广的同时，依赖于数据混合策略，智能地融合来自基础增广分支和强增广分支中的增广图像，融合过程中通过阈值τ对强增广分支图像阵列中的样本进行筛选，筛选出分布外样本，并对其进行替换，替换成相同索引下基础增广分支图像阵列中分布内样本，生成混合增广图像阵列，实现对原始图像阵列的双路数据增广。本发明主要用于增强神经网络训练时所使用样本的多样性，以提高神经网络性能。
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