首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

小物体(即32×32像素以下的物体)的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题,我们设计了创新的体系结构,并发布了新的数据集。尽管如此,许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络(GAN)的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性,而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中,我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程,该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合,以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN,这是一种基于GAN的新型架构,可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明,我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s,无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。

02

Robust Data Augmentation Generative Adversarial Networkfor Object Detection

基于生成对抗性网络(GAN)的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段:训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布,以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中,我们提出了一种流程化的模型,称为鲁棒数据增强GAN(RDAGAN),旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先,将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN,然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似的图像。然后,将图像生成任务划分为两个网络:目标生成网络和图像翻译网络。目标生成网络生成位于输入数据集的边界框内的目标的图像,并且图像转换网络将这些图像与干净的图像合并。 定量实验证实,生成的图像提高了YOLOv5模型的火灾检测性能。对比评价表明,RDAGAN能够保持输入图像的背景信息,定位目标生成位置。此外,消融研究表明,RDAGAN中包括的所有组件和物体都发挥着关键作用。

02

【译】WebSocket协议第五章——数据帧(Data Framing)

在WebSocket协议中,数据是通过一系列数据帧来进行传输的。为了避免由于网络中介(例如一些拦截代理)或者一些在第10.3节讨论的安全原因,客户端必须在它发送到服务器的所有帧中添加掩码(Mask)(具体细节见5.3节)。(注意:无论WebSocket协议是否使用了TLS,帧都需要添加掩码)。服务端收到没有添加掩码的数据帧以后,必须立即关闭连接。在这种情况下,服务端可以发送一个在7.4.1节定义的状态码为1002(协议错误)的关闭帧。服务端禁止在发送数据帧给客户端时添加掩码。客户端如果收到了一个添加了掩码的帧,必须立即关闭连接。在这种情况下,它可以使用第7.4.1节定义的1002(协议错误)状态码。(这些规则可能会在将来的规范中放开)。

02
领券