[发明专利]针对目标检测的少样本数据扩增方法在审
| 申请号： | 202110070610.9 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112560998A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 李学生;李晨;牟春 | 申请（专利权）人： | 德鲁动力科技（成都）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 51263 | 代理人： | 李晓英 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及针对目标检测的少样本数据扩增方法，包括以下步骤：S1，定性分析目标样本可能出现的场景以及场景的风格；S2，利用场景检测算法和风格提取算法提取目标样本的场景特征、风格特征；S3，利用机器学习算法对场景特征和风格特征进行聚类分析；S4，根据聚类分析结果从开源数据集中搜索具有相似场景或风格的图片；S5，将目标样本与从开源数据集中找出的相似图片进行融合，制作出假样本。本发明方法可以改变目标样本的场景（背景），能生成更多的风格相似的假样本，以弥补部分样本在样本数量上的不均衡问题，同时还能规避基于GAN网络需要训练等问题。本发明不仅提高了数据扩增的效率，同时也提高了就样本的数据质量。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 目标 检测 样本 数据 扩增 方法 | ||
【主权项】：
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