图像抠图与copy-paste结合的数据增强方法

提出一种基于图像抠图与copy-paste结合的数据增强方法(matting-paste),采用图像抠图法获取单个垃圾实例的准确轮廓,并对单个实例进行旋转和亮度变换.根据物体轮廓信息,把实例粘贴到背景图上,无需额外的人工标注即可生成新的带有标注的数据,从而提高数据集的多样性和复杂性.结果表明:数据集扩充后的mask比数据集扩充前的识别精度提高了0.039,matting-paste能在已有数据集上有效地扩充数据,进一步提高模型的识别精度.