深度学习论文: Select-Mosaic: Data Augmentation Method for Dense Small Object Scenes

深度学习论文: Select-Mosaic: Data Augmentation Method for Dense Small Object ScenesSelect-Mosaic: Data Augmentation Method for Dense Small Object ScenesPDF:https://arxiv.org/pdf/2406.05412PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorchPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks1 概述在主流增强方法中，Mosaic 凭借多图像拼接策略，能够有效提高训练数据的复杂度和丰富性，降低过拟合风险，在通用目标检测任务中表现突出。然而，该策略在面向特定检测场景时仍存在明显局限。针对航拍图像中密集小目标检测的固有挑战，本文提出 Select-Mosaic 数据增强方法。该方法在传统 Mosaic 基础上引入细粒度区域筛选机制，以强化对小目标分布区域的关注。实验表明，改进后的 Select-Mosaic 在密集小目标检测任务中展现出更优性能，能够显著提升检测模型的精度与稳定