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图像增强:农业领域应用案例

分类：植物表型资讯
作者：PhenoTrait
来源：本站
发布时间：2021-04-04 06:10
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【概要描述】本文引入了一个图像增强框架，该框架能够极大地扩大训练样本数量，同时为诸如目标检测、语义分割、实例分割、目标计数、图像去噪和分类等任务提供数据。

图像增强:农业领域应用案例

分类：植物表型资讯
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大数据集的可用性促进了深度学习的迅速发展，尤其是计算机视觉。但是在许多领域，缺乏足够的训练数据，这可能成为计算机视觉技术实际应用的障碍。本文以植物表型领域为例，对小而不平衡的数据集提出了挑战。

扩充系统架构

MultiPartAugmentor生成的场景

本文引入了一个图像增强框架，该框架能够极大地扩大训练样本数量，同时为诸如目标检测、语义分割、实例分割、目标计数、图像去噪和分类等任务提供数据。结果证明了，当只有少量的训练样本可用时，该方法可以提高模型性能。该实验使用DeepLabV3模型对拟南芥和烟草图像数据集进行语义分割。与基本的图像增强技术相比，该模型性能相对提高了9%。

图像数据流方案

来源：

Nesteruk S, Shadrin D, Pukalchik M, et al. Image Augmentation for Multitask Few-Shot Learning: Agricultural Domain Use-Case. arXiv:2102.12295.

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