[发明专利]一种基于图像样本的自动数据增强策略选择方法

权利要求书

1.一种基于图像样本的自动数据增强策略选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、获取目标图像数据集；

步骤2、建立数据增强策略搜索空间，所述搜索空间包括多种数据增强策略，同时设立每种增强策略的量级取值范围；

步骤3、设定参数N值，其中N值表示对每一个图像随机进行N次图像数据转换操作，每次操作都均等的从所设立的搜索空间中选择一种增强策略进行图像变换操作；

步骤4、设定参数P值，其中P值表示每一个增强策略执行的概率值，即单次增强策略有P的概率值会进行增强操作，也有1-P的概率保持图像不变，若进行图像变换，则变换幅度在设定变换量级范围内随机选择；

步骤5、在经过N次图像变换后，以随机裁剪的方式对经过图像增强的数据进行剪裁，获取输入至神经网络模型的图像样本；

步骤6、将裁剪后的图像数据输入到深度神经网络模型里面进行进一步训练，以便更好的提取图像特征并进一步应用。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像样本的自动数据增强策略选择方法，其特征在于，所述步骤2中的搜索空间包括多种数据增强操作，同时设立每种增强策略的增强量级的取值范围，使每次变换幅度都在允许范围内随机选择，同时将所有增强操作分为两类，一类是改变图像数据中的像素值，称之为颜色变换，另一类是使图像数据的形状发生改变，称之为形状变换。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像样本的自动数据增强策略选择方法，其特征在于，所述步骤3中，当N1时，对一个训练样本，均匀的进行颜色和形状变换，即首先从颜色变换大类中随机选择增强策略进行变换，然后从形状变换中随机选择增强策略变换。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像样本的自动数据增强策略选择方法，其特征在于，所述的图像变换包括为颜色变换和形状变换两个子集，其中颜色变换包括饱和度、对比度、高斯噪声、图像融合、亮度、清晰度、通道偏差、色彩均化、在YUV空间的色彩均化、色调分离、自动对比度、曝光、渐晕的变换；所述形状变换包括旋转、翻转、错切、畸变、同比例缩放、不同方向的缩放、剪切、随机裁剪的变换。