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公开(公告)号:CN114429573B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202210022048.7
申请日:2022-01-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 一种基于数据增强的生活垃圾数据集生成方法,包括:将生活垃圾分作若干批次,并且分批将生活垃圾稀疏放置在传送带上;进行彩色图和高度图的图像采集;利用高度图中物体的轮廓信息和高度信息,对彩色图进行自动标注;以没有生活垃圾的纯传送带背景作为图片模板,将N个物体随机粘贴到图像模板上,生成第一批生活垃圾数据集A1;使用A1对模型进行训练;使用训练好的模型对未标注的生活垃圾数据集D进行预测;带有伪标签的数据集作为图像模板,对A1进行数据增强生成第二批生活垃圾数据集A2;合并A1和A2,形成合并生活垃圾数据集B1。本发明可以生成大量的生活垃圾数据集,快速高效地扩充生活垃圾数据集,有助于模型的训练,提高生活垃圾识别的准确率。
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公开(公告)号:CN114429573A
公开(公告)日:2022-05-03
申请号:CN202210022048.7
申请日:2022-01-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06K9/62 , G06V20/10 , G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 一种基于Copy‑Paste数据增强的生活垃圾数据集生成方法,具体包括:将生活垃圾分作若干批次,每一批次为相同类别,并且分批将生活垃圾稀疏放置在传送带上;使用RGB‑D采集系统对物体进行彩色图和高度图的图像采集;利用高度图中物体的轮廓信息和高度信息,对彩色图进行自动标注;以没有生活垃圾的纯传送带背景作为图片模板,通过Copy‑Paste将N个物体随机粘贴到图像模板上,N为整数,生成第一批生活垃圾数据集A1;使用第一批生活垃圾数据集A1对深度学习模型进行训练;使用训练好的深度学习模型对未标注的生活垃圾数据集D进行预测;以带有伪标签的数据集作为图像模板,对第一批生活垃圾数据集A1通过Copy‑Paste进行数据增强生成第二批生活垃圾数据集A2;合并第一批生活垃圾数据集A1和第二批生活垃圾数据集A2,形成合并生活垃圾数据集B1。本发明提出的方法可以生成大量的生活垃圾数据集,快速高效地扩充生活垃圾数据集,有助于深度学习模型的训练,提高生活垃圾识别的准确率。
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