技術編號：40619938
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及目標檢測，更具體地說，本發(fā)明涉及一種大規(guī)模目標檢測數(shù)據(jù)樣本的生成方法。背景技術、目標檢測是計算機視覺領域中的重要研究方向，廣泛應用于自動駕駛、安防監(jiān)控、智能制造等場景。在目標檢測任務中，訓練模型通常依賴于大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集。然而，現(xiàn)有技術中圖像數(shù)據(jù)集的類別分布往往呈現(xiàn)長尾分布，即少數(shù)類別樣本數(shù)量極少，而多數(shù)類別樣本數(shù)量豐富。這種數(shù)據(jù)分布不均會導致稀有類別樣本在訓練過程中權重不足，從而影響模型對稀有類別的檢測能力。、為了提升數(shù)據(jù)集的均衡性，現(xiàn)有技術常通過數(shù)據(jù)增強方法生成合成圖像，通常未...
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