使用 Fast AutoAugment 进行小目标数据增强
计算机视觉与模式识别
2025-06-11 v1 机器学习
摘要
近年来，目标检测性能取得了巨大进步。然而，尽管取得了这些进展，小目标的检测性能显著低于大目标。检测小目标是计算机视觉中最具挑战性和最重要的问题之一。为了提高小目标的检测性能，我们提出了一种使用 Fast AutoAugment 的最优数据增强方法。通过所提出的方法，我们可以快速找到最优的数据增强策略，以克服小目标检测中的性能退化，并在 DOTA 数据集上实现了 20% 的性能提升。
引用
@article{arxiv.2506.08956,
title = {Data Augmentation For Small Object using Fast AutoAugment},
author = {DaeEun Yoon and Semin Kim and SangWook Yoo and Jongha Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.08956},
year = {2025}
}
备注
Accepted and published in the USB Proceedings of the 20th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2023), Ume{\aa}, Sweden, June 19--22, 2023, ISBN 978-91-527-7293-5, pp.\ 12--21