恶劣环境下图像算法数据增强方法

作     者：刘洪宇 杨林 姜蕾 LIU Hong-yu;YANG Lin;JIANG Lei

作者机构：中国航天科工集团第二研究院七〇六所北京100854 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第9期

页      码：2545-2551页

摘      要：为解决恶劣环境下数据采集难度较大、数据匮乏导致模型性能受限的问题,提出一种基于风格迁移的数据增强方法,用于增加恶劣环境下的样本数量,提升模型在恶劣环境下的鲁棒性。建立包含22500张图片的数据集,使用卷积神经网络进行图片去重,进行手工标注,用于进行分类模型的训练。设计正常环境和恶劣环境对比实验,验证提出的数据增强方法效果,实验结果表明,该方法可以有效提升分类模型在恶劣环境下的鲁棒性。

主 题 词：恶劣环境 人工智能 图像算法 数据增强 风格迁移 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.09.019

馆 藏 号：203104841...