面向重叠船舶目标的马赛克图像数据增强研究
计算机视觉与模式识别
2021-05-12 v1
摘要
目标识别中的重叠遮挡问题一直是研究难点，狭窄水域中船舶目标相互遮挡的情况依然存在。本文提出一种改进的马赛克数据增强方法，优化数据集读取方式，加强检测算法对局部特征的学习能力，在保持测试速度不变的同时提高重叠目标识别精度，降低不同分辨率下识别能力的衰减率，并增强算法鲁棒性。真实测试实验证明，相较于原算法，改进算法将重叠目标识别精度提升 2.5%，目标丢失时间减少 17%，不同视频分辨率下的识别稳定性提升 27.01%。
引用
@article{arxiv.2105.05090,
title = {Research on Mosaic Image Data Enhancement for Overlapping Ship Targets},
author = {Guangmiao Zeng and Wanneng Yu and Rongjie Wang and Anhui Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05090},
year = {2021}
}