使用虚拟图片作为目标检测训练集

李政谦; 王娟; 李志强

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使用虚拟图片作为目标检测训练集

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摘要

对于基于深度学习的目标检测算法来说,想要获得高准确率,除了算法本身,还需要数以十万计的高质量图片作为训练集以及大批量的数据集标注.由于安全帽检测领域没有合适的大规模训练集,且除了网络上能够收集到的部分图片外,只能通过摄像头获取相关图片,但这种单一场景又导致模型过拟合而降低了泛化能力.为此研究一个能够通过人工生成的与真实场景相近的虚拟场景并进行自动标注,为缺少大规模训练集的检测模型提供一定的帮助的同时减少了手工标注工作.使用U nity3D建立了多个虚拟场景,并在场景内设置一些自由行动的佩戴、未佩戴安全帽的人员来获得相关图片和标注,使用Yolov3作为统一的检测程序进行检测,实验结果表明,以U nity3D为基础建立的虚拟图片能够帮助训练集较少的模型获得更高的检测精度.

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来源
《科技和产业》 |2021年第2期|231-237|共7页
作者
李政谦; 王娟; 李志强;
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作者单位

北京华电天仁电力控制技术有限公司北京 100039;

北京华电天仁电力控制技术有限公司北京 100039;

北京华电天仁电力控制技术有限公司北京 100039;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标检测; 虚拟; 模型; 深度学习;

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