[发明专利]基于分布外样本检测的双路数据增广方法在审
| 申请号： | 202310707104.5 | 申请日： | 2023-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN116704314A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 杨光磊;王泽昊;李奇璋;左旺孟 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/40;G06V10/80 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司 23213 | 代理人： | 于歌 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布 样本 检测 路数 增广 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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