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Augmented reality data generation for training deep learning neural network

机译：增强现实数据生成深度学习神经网络

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One of the major challenges in deep learning is retrieving sufficiently large labeled training datasets, which can become expensive and time consuming to collect. A unique approach to training segmentation is to use Deep Neural Network (DNN) models with a minimal amount of initial labeled training samples. The procedure involves creating synthetic data and using image registration to calculate affine transformations to apply to the synthetic data. The method takes a small dataset and generates a high-quality augmented reality synthetic dataset with strong variance while maintaining consistency with real cases. Results illustrate segmentation improvements in various target features and increased average target confidence.

机译：深度学习中的主要挑战之一是检索足够大的标记训练数据集，这可能变得昂贵且耗时地收集。训练分割的独特方法是使用具有最小数量的初始标记的训练样本的深神经网络（DNN）模型。该过程涉及创建合成数据并使用图像配准以计算仿射转换以应用于合成数据。该方法采用小型数据集，并生成具有强大方差的高质量增强现实合成数据集，同时保持与实际情况的一致性。结果说明了各种目标特征的分割改进，增加了平均目标置信度。

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来源
《SPIE Defense + Security Conference》|2018年|v. p.|共12页
会议地点
作者
Kevin Payumo; Alexander Huyen; Landan Seguin; Thomas Lu; Edward Chow; Gil Torres;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工程基础科学;
关键词
Synthetic data; IR image processing; Computer vision; Deep learning; Neural network; Image transformation; Image registration; Augmented reality;

机译：合成数据;IR图像处理;计算机愿景;深度学习;神经网络;图像转换;图像登记;增强现实;

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