【摘 要】
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深度学习已经广泛使用并在很多计算机视觉问题上取得了出色的结果.然而,深度学习依赖大量训练数据才能克服模型的过拟合问题.不幸的是,在很多领域,获取大量训练数据是一件十分困难的事情.数据扩增是针对有限训练数据问题的一个重要的数据空间解决办法,旨在增强训练数据的规模,缓解深度神经网络模型的过拟合问题,提高模型的性能和泛化能力.已有的图像数据扩增方法包括几何变换、彩色空间变换、核滤波、图像混合、随机擦除、
【机 构】
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国防科技大学电子科学学院ATR重点实验室 湖南长沙410073
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深度学习已经广泛使用并在很多计算机视觉问题上取得了出色的结果.然而,深度学习依赖大量训练数据才能克服模型的过拟合问题.不幸的是,在很多领域,获取大量训练数据是一件十分困难的事情.数据扩增是针对有限训练数据问题的一个重要的数据空间解决办法,旨在增强训练数据的规模,缓解深度神经网络模型的过拟合问题,提高模型的性能和泛化能力.已有的图像数据扩增方法包括几何变换、彩色空间变换、核滤波、图像混合、随机擦除、特征空间扩增、对抗训练、生成对抗网络、神经风格迁移、元学习等.利用遥感图像检测识别各种固定和时敏目标是侦察监视的重要手段,具有非常重要的应用价值.然而,非合作目标的位置和外观会随着时间、光照条件、传感器特性、观察视角而改变,因此很难获得充分的训练数据.为了提高深度学习算法识别时敏目标的性能,本文对相机的成像过程进行模拟,建立相机的成像模型,并利用该模型进行图像数据扩增.模拟了时敏目标的探测识别场景,研究了基于成像过程模拟的图像数据扩增方法对主流深度学习算法(包括:Faster RCNN、SSD、Yolo v3、Yolo v4)性能的影响,同时研究了图像分辨率与算法性能的关系,验证了这种数据扩增方法的有效性.
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