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Importance of Adaptive photometric Augmentation for Different Convolutional Neural Network

Computers, Materials & Continua 2022年第9期72卷 4433-4452页

作者： Saraswathi Sivamani Sun Il Chon Do Yeon Choi Dong Hoon Lee Ji Hwan Park AI Reliability Lab ThinkforBL Consultancy ServicesGangnamSeoulKorea Department of Biosystems Engineering Chungbuk National UniversityCheongju-siChungcheongbuk-do28644Korea

Existing segmentation and augmentation techniques on convolutional neural network(CNN)has produced remarkable progress in object ***,the nominal accuracy and performance might be downturned with the photometric variation of images that are directly ignored in the training process,along with the context of the individual CNN *** this paper,we investigate the effect of a photometric variation like brightness and sharpness on different *** observe that random augmentation of images weakens the performance unless the augmentation combines the weak limits of photometric *** approach has been justified by the experimental result obtained from the PASCAL VOC 2007 dataset,with object detection CNN algorithms such as YOLOv3(You Only Look Once),Faster R-CNN(Region-based CNN),and SSD(Single Shot Multibox Detector).Each CNN model shows performance loss for varying sharpness and brightness,ranging between−80%to 80%.It was further shown that compared to random augmentation,the augmented dataset with weak photometric changes delivered high performance,but the photometric augmentation range differs for each ***,we discuss some research questions that benefit the direction of the *** results prove the importance of adaptive augmentation for individual CNN model,subjecting towards the robustness of object detection.

关键词： Object detection photometric variation adaptive augmentation convolutional neural network

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