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包括使用神经网络进行鲁棒预测的背景修改的数据增强

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在各种示例中，可以修改对象的背景以生成训练图像。分割掩码可被生成并用于生成包括表示对象的图像数据的对象图像。对象图像可以集成到不同的背景中，并用于训练神经网络中的数据增强。还可以使用色调调整(例如，对象图像的)和/或渲染对应于来自所选视图的对象的三维捕获数据来执行数据增强。可以分析推理分数以选择要包括在训练数据集中的图像的背景。可以选择背景并且可以在训练期间(例如，在时期之间)迭代地将训练图像添加到训练数据集。此外，可以采用使用对象掩码数据的早期或晚期融合来改进由使用对象掩码数据训练的神经网络执行的推理。

著录项

公开/公告号CN114332907A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人辉达公司;
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申请/专利号CN202111145496.8
发明设计人 N·普里;S·西瓦拉曼;R·谢蒂;N·阿瓦达汗纳姆;
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申请日2021-09-28
分类号G06V40/10(20220101);G06V10/774(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);
代理机构11336 北京市磐华律师事务所;
代理人高伟
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 14:51:31

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法律状态
2022-04-12

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1. 一种提高卷积神经网络精确性和鲁棒性的增强数据增强方法 [P] . 中国专利： CN111368977A . 2020-07-03
2. 基于多模态时空数据的深度神经网络鲁棒交通预测方法 [P] . 中国专利： CN112289034A . 2021-01-29