一种基于离线数据增强的
固废数据集生成方法，具体包括：手动标注第一固废数据集A1；对第一固废数据集A1进行离线数据增强生成第二固废数据集A2，合并第一固废数据集A1和第二固废数据集A2，形成合并固废数据集；使用深度学习模型对合并固废数据集进行训练；使用训练好的深度学习模型对未标注的固废数据集D进行预测；通过查询函数找出深度学习模型预测不准确的图像集，并进行手动标注得到第三固废数据集B1；对第三固废数据集B1进行离线数据增强生成第四固废数据集B2。本发明提出的方法可以生成大量固废数据集，快速有效地构扩充固废数据集，从而有助于深度学习模型的训练，进一步提升固废识别的准确率。
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“基于离线数据增强的固废数据集生成方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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