基于数据增强的高原鼠兔目标检测

doi:10.13331/j.cnki.jhau.2022.04.018

	基于数据增强的高原鼠兔目标检测
	陈海燕; 甄霞军; 赵涛涛
刊名	湖南农业大学学报(自然科学版)
	2022-08-25
卷号	48 期号:04 页码:496-500
关键词	高原鼠兔样本缺乏数据增强迁移学习样本平衡
DOI	10.13331/j.cnki.jhau.2022.04.018
英文摘要	针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/159619]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	陈海燕,甄霞军,赵涛涛. 基于数据增强的高原鼠兔目标检测[J]. 湖南农业大学学报(自然科学版),2022,48(04):496-500.
APA	陈海燕,甄霞军,&赵涛涛.(2022).基于数据增强的高原鼠兔目标检测.湖南农业大学学报(自然科学版),48(04),496-500.
MLA	陈海燕,et al."基于数据增强的高原鼠兔目标检测".湖南农业大学学报(自然科学版) 48.04(2022):496-500.