資料介紹
深度學(xué)習(xí)是目前機器視覺的前沿解決方案,而海量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是深度學(xué)習(xí)解決機器視覺問題的基本保障。收集和準(zhǔn)確標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)集是一個極其費時且代價昂貴的過程。隨著機器視覺的廣泛應(yīng)用這個問題將會越來越突出。圖像増廣技術(shù)是一種有效解決深度學(xué)習(xí)在少量或者低質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進行訓(xùn)練的一種技術(shù)手段,該技術(shù)不斷地伴隨著深度學(xué)習(xí)與機器視覺的發(fā)展。系統(tǒng)性梳理當(dāng)前圖像增廣技術(shù)研究,從増廣對象、増廣空間、標(biāo)簽處理和増廣策略生成的角度,分析現(xiàn)有圖像増廣技術(shù)的硏究范式。依據(jù)硏究范式提出現(xiàn)有圖像増廣技術(shù)的分類系統(tǒng),重點介紹毎類圖像増廣研究的代表性研究成果。最后,對現(xiàn)有圖像増廣研究進行總結(jié),指出當(dāng)前圖像增廣研究中存在的問題及未來的發(fā)展趨勢。
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