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基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法
被引量：
2
1
作者
杨玮
钟名锋
+3 位作者
杨根
侯至丞
王卫军
袁海
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期103-112,共10页
由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过...
由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。
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关键词
数据增强
小样本
数据生成
新派
变
分
自编码器
(
nvae
)
表面缺陷检测
深度学习
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职称材料
题名
基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法
被引量：
2
1
作者
杨玮
钟名锋
杨根
侯至丞
王卫军
袁海
机构
陕西科技大学机电工程学院
广州先进技术研究所机器人与智能装备中心
中南大学机电工程学院
广东技术师范大学自动化学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期103-112,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFA0902903)
广州市基础研究计划(202102080650)。
文摘
由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。
关键词
数据增强
小样本
数据生成
新派
变
分
自编码器
(
nvae
)
表面缺陷检测
深度学习
Keywords
data augmentation
small-sample
image generation
nouveau variational auto-encoder(
nvae
)
surface defect detection
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法
杨玮
钟名锋
杨根
侯至丞
王卫军
袁海
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
2
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