Object Detection har varit det viktiga ämnet i datorseendet. Som den kontinuerliga utvecklingen av Deep Learning, många avancerade akademiska och industriella resultat är etablerade på lokalisera och klassificera målobjekt, såsom exempel segmentering, videospårning och robotisk vision. Eftersom grundkonceptet Deep Learning, Deep Neural Networks (DNN) och tillhörande utbildning är mycket integrerade med uppgiftsdriven modellering, har stora effekter på korrekt upptäckt. Huvudfokus för att förbättra detektionsprestandan är att föreslå DNN med extra lager och nya topologiska anslutningar för att extrahera de önskade funktionerna från indata. Men utbildning dessa modeller kan vara en beräkning dyra och mödosamma framsteg som den komplicerade modellarkitektur och enorma parametrar. Dessutom är dataset en annan orsak till detta problem och låg detektion noggrannhet, på grund av otillräckliga dataprover eller svåra fall. För att ta itu med dessa utbildningssvårigheter presenterar denna avhandling två olika metoder för att förbättra detektionsprestandan på ett relativt lättviktigt sätt. Som det inneboende inslaget i datadrivna i djupinlärning är det första tillvägagångssättet "slot-baserad bildförstärkning" för att berika datasetet med extra förgrunds- och bakgrundskombinationer. Istället för den vanliga bildflipping metoden, det föreslagna systemet uppnådde liknande mAP förbättring med mindre extra bilder som minskar träningstiden. Detta föreslagna förstärkningssystem har extra flexibilitet att anpassa sig till olika scenarier och den prestandastyrda analysen ger en alternativ aspekt av att utföra bildförstärkning.
Zhou REF föreslog en slot-baserad bildförstärkning för att generera bilder med mer inlärbara objektdetekteringsrelaterade funktioner.
Slot Based Image Augmentation System for Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}