基于类别激活映射的不平衡数据采样方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于类别激活映射的不平衡数据采样方法及系统，方法包括：在不平衡的数据集上通过随机过采样；循环遍历采样数据集，生成每张图片对应的类别激活映射；利用类别激活映射将图片分为前景信息和背景信息；保持图片背景信息不变，对图片的前景信息进行变换；将变换后的图片替换掉原始采样数据集中的图片，继续遍历剩余的图片直至采样数据集遍历结束为止；变换后的数据集和原始数据集构成平衡数据集，结合重采样方法，对模型进行进一步的微调，得到最终的模型。本发明利用图片的类别激活映射来分割图片的前景和背景信息，模型在增强后的数据集上进行训练能够获得进一步的特征学习和表示能力。