典型文献
基于Pix2Pix算法的虚拟图像生成与可用性验证
文献摘要：
目前基于深度学习的目标检测算法需要大规模的训练数据,然而实地收集数据一般周期较长,且针对某些特定场景(如高原、沙漠等)搜集大量数据较困难,难以满足深度学习算法的训练要求.本文采用了一种基于Pix2Pix算法的图像生成方法,在收集到少量真实图像的基础上,利用Pix2Pix算法产生虚拟图像,并设计试验验证虚拟图像的可用性.试验结果表明,虚拟图像和真实图像具有相似的灰度特征和边缘特征,利用真实图像训练的目标检测模型能够准确识别虚拟图像中的车辆、行人等目标,该虚拟图像生成方法能够生成与真实图像具有相似目标特征和背景特征的图像,是一种有效的数据增强方法.
文献关键词：
图像生成;生成对抗网络;目标检测;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杨雨;赵熙俊;王一全;李兆冬
作者机构：
中国北方车辆研究所,北京100072
文献出处：
引用格式：
[1]杨雨;赵熙俊;王一全;李兆冬-.基于Pix2Pix算法的虚拟图像生成与可用性验证)[J].车辆与动力技术,2022(01):35-42
A类：
B类：
Pix2Pix,拟图,图像生成,可用性,目标检测算法,训练数据,收集数据,特定场景,沙漠,深度学习算法,训练要求,生成方法,设计试验,灰度特征,边缘特征,图像训练,目标检测模型,准确识别,相似目标,目标特征,背景特征,数据增强,增强方法,生成对抗网络
AB值：
0.36911
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
