小目标检测:数据增强
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· 2021-02-09
极市导读
缓解小目标检测问题的方法有很多,例如:多尺度特征学习,数据增强,训练策略,基于上下文的检测和基于GAN的检测等,今天我们介绍一篇通过改进数据扩增方式提升小目标检测的准确率。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
近年来,目标检测算法取得了很好的成绩,但是,小目标和大目标的检测性能差异较大。小目标检测是目标检测中必不可少且具有挑战性的问题,在人脸检测、交通标记、缺陷检测等领域都是其重要挑战。缓解小目标检测问题的方法有很多,例如:多尺度特征学习,数据增强,训练策略,基于上下文的检测和基于GAN的检测等,今天我们介绍一篇通过改进数据扩增方式提升小目标检测的准确率。
论文题目:Augmentation for small object detection
论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.07296
代码链接:https://github.com/gmayday1997/SmallObjectAugmentation
01 小目标检测困难的原因
造成小目标检测困难的原因主要有两个:1、小目标的实例较少,2、小目标标注面积占比小。
02 小目标检测的数据扩增方法
03实验结果
04总结
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