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申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
摘要：本公开的实施例提供了基于图像显著性保持的选择性paste数据增强方法和装置，应用于机器学习技术领域。所述方法包括获取原始图像；并进行添加噪声及模糊处理，得到变换图像；将原始图像输入预先训练的显著性目标检测模型，输出显著性预测图；以以显著性预测图上的像素点作为中心的预设尺寸的裁剪框，对显著性预测图进行区域划分，得到多个待复制区域；分别计算待复制区域的显著性分数，并将显著性分数大于预设阈值的区域确定为目标复制区域；将原始图像中与目标复制区域相同区域的图像，复制至变换图像中；将对复制后的图像的模糊区域进行还原后的图像，作为增强数据。以此，可以利用图像的显著性作为先验信息指导paste操作，降低噪声数据的引入。
主权项：1.一种基于图像显著性保持的选择性paste数据增强方法，其特征在于，包括：获取原始图像；对所述原始图像添加噪声及模糊处理，得到变换图像；将所述原始图像输入预先训练的显著性目标检测模型，输出显著性预测图；以以所述显著性预测图上的像素点作为中心的预设尺寸的裁剪框，对所述显著性预测图进行区域划分，得到多个待复制区域；分别计算所述待复制区域的显著性分数，并将所述显著性分数大于预设阈值的待复制区域确定为目标复制区域；将所述原始图像中与所述目标复制区域相同区域的图像，复制至所述变换图像中与所述目标复制区域相同的区域；将对复制后的图像中的模糊区域进行还原处理得到的图像，作为增强数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 基于图像显著性保持的选择性paste数据增强方法和装置
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