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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种面向事件相机的自适应多尺度聚合数据增强方法及系统，通过根据数据情况自适应地调整聚合积分的尺度，形成一个多尺度的时序积分策略，从而实现模拟不同的运动模式，从单一时序事件数据样本生成多样化运动场景下的不同样本，进而使不同的运动特征能够暴露给模型进行学习；另外，通过测试模型在一系列备选尺度中的训练结果指导最终在测试模型上进行正式训练的尺度，实现对于不同分布数据集的尺度自适应。本发明方法使网络对各种运动模式更加稳健，还可以提升传感器对不同噪声的泛化能力。测试结果显示，本发明方法相比现有各种其他增强方法相比在性能上有较大的提高。
主权项：1.面向事件相机的自适应多尺度聚合数据增强方法，其特征在于：根据目标数据分布和时空特征自适应地选择和调整对事件数据进行图像聚合积分时的积分尺度，同时选择不同长短的时序尺度进行模型训练，学习数据特征，提高下游任务上的精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 面向事件相机的自适应多尺度聚合数据增强方法及系统
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