一种图像数据扩增方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了一种图像数据扩增方法，针对深度学习中目标检测样本不均衡问题，通过增加少样本(样本数量较少的类别)的数据量，避免该问题产生的过拟合现象，提高训练后的模型泛化能力，同时能够减少前期图像数据的采集量以及预处理工作量。该方法包括：确定所需扩增图像类别，通过标注软件提取该图像中的类别标记框，确定其目标区域和噪声干扰区域，改变噪声干扰区域的像素值，生成新的样本。通过该方法可以利用已有样本生成新的样本，在突出目标特征的同时减少噪声特征对模型的干扰，以及生成的新样本不需要再重新进行预处理，可直接进行检测模型的训练。
《一种图像数据扩增方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2018113098909，当前法律状态为已下证，由浙江师范大学提出申请，发明人为熊继平;叶灵枫;叶童，申请日期为2018-10-26，公开（公告）日期为2023-10-13，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种图像数据扩增方法，针对深度学习中目标检测样本不均衡问题，通过增加少样本(样本数量较少的类别)的数据量，避免该问题产生的过拟合现象，提高训练后的模型泛化能力，同时能够减少前期图像数据的采集量以及预处理工作量。该方法包括：确定所需扩增图像类别，通过标注软件提取该图像中的类别标记框，确定其目标区域和噪声干扰区域，改变噪声干扰区域的像素值，生成新的样本。通过该方法可以利用已有样本生成新的样本，在突出目标特征的同时减少噪声特征对模型的干扰，以及生成的新样本不需要再重新进行预处理，可直接进行检测模型的训练。
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