Abstrakt. Att utföra dataförstärkning för att lära sig djupa neurala nätverk är välkänt för att vara viktigt för att träna visuella igenkänningssystem. Genom att artificiellt öka antalet träningsexempel, bidrar det till att minska överbemanning och förbättrar generaliseringen. För objektdetektering består klassiska metoder för dataförstärkning av att generera bilder som erhållits genom grundläggande geometriska omvandlingar och färgförändringar av ursprungliga träningsbilder. I detta arbete går vi ett steg längre och utnyttjar segmenteringsanteckningar för att öka antalet objekt som finns på utbildningsdata. För att detta tillvägagångssätt ska bli framgångsrikt visar vi att modellering på lämpligt sätt av det visuella sammanhang som omger objekten är avgörande för att placera dem i rätt miljö. Annars visar vi att den tidigare strategin faktiskt gör ont. Med vår kontextmodell uppnår vi betydande genomsnittliga precisionsförbättringar när få märkta exempel finns tillgängliga på VOC'12-riktmärket.
Dvornik m.fl. REF utnyttjar kontextmodellering för att öka antalet fall av objekt.
Modeling Visual Context is Key to Augmenting Object Detection Datasets
{'venue': 'ECCV2018, Sep 2018, Munich, Germany. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}