РЕПРОДУЦИРУЮЩАЯ АУГМЕНТАЦИЯ ДАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ случайной аугментации данных, содержащий этапы:
получение обрабатывающим устройством одного или более первых изображений, ассоциированных с обучающей выборкой изображений для обучения модели машинного обучения в обучении;
предоставление обрабатывающим устройством одного или более первых изображений в качестве первого входа для первого множества слоев вычислительных блоков, где первое множество слоев применяет фильтры изображений;
предоставление первого выхода первого множества слоев вычислительных блоков в качестве второго входа для второго слоя вычислительных блоков, где второй слой применяет для вычислений случайные наборы параметров;
получение параметров искажений от второго слоя вычислительных блоков;
генерация одного или более вторых изображений на основе одного или более первых изображений и параметров искажений;
получение в качестве третьего выхода одного или более вторых изображений; и
добавление одного или более вторых изображений к обучающей выборке изображений для обучения модели машинного обучения.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
предоставление второго выхода второго слоя вычислительных блоков в качестве третьего входа в третий набор слоев вычислительных блоков.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что модель машинного обучения содержит сверточную нейронную сеть.
4. Способ по п. 1, в котором предоставление первого входа включает:
разделение одного или более первых изображений на множество частей; и
предоставление каждой части из множества частей первому набору слоев вычислительных блоков.
5. Способ по п. 4, в котором получение параметров искажения включает:
получение параметров искажения для каждой части из множества частей одного или более первых изображений.
6. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
генерацию случайной матрицы ядра свертки для второго слоя вычислительных блоков на основе одной или более матриц.
7. Способ по п. 6, в котором одна или более матриц включают одну или более:
первых матриц средних значений, первая матрица инициализируется случайными значениями;
вторых матриц значений стандартного отклонения, вторая матрица инициализируется нулевыми значениями;
третьих матриц значений смещения, третья матрица базируется на количестве фильтров, применяемых ко второму входу; или
четвертых матриц, которые базируются на произвольном значении стандартного отклонения и значении нормального распределения.
8. Способ по п. 7, в котором произвольное значение стандартного отклонения задает грубость искажения изображения.
9. Способ по п. 6, в котором параметры одной или более матриц могут включать по меньшей мере один из параметров: высота фильтра, ширина фильтра, высота изображения, ширина изображения, размер фильтра, число каналов, число фильтров или число изображений.
10. Способ по п. 9, в котором высота изображения и ширина изображения могут содержать произвольные значения.
11. Способ по п. 1, в котором одно или более первых изображений включают одно или более из:
одного или более иероглифов;
одного или более символов китайского-японского-корейского языков;
одну или более арабских строк; или
комбинацию из одного или более других символов.
12. Способ по п. 1, в котором генерация одного или более вторых изображений включает:
генерацию одного или более вторых изображений, соответствующих естественно искаженным изображениям.
13. Способ по п. 1, в котором построение одного или более вторых изображений дополнительно включает выполнение свертки перед передачей одного или более вторых изображений в качестве третьего выхода.
14. Способ по п. 7, в котором первая матрица, вторая матрица и третья матрица содержат обучаемые параметры.
15. Система случайной аугментации данных, содержащая компоненты:
память; и
процессор, взаимосвязанный с указанной памятью, обеспечивающий:
получение одного или более первых изображений, ассоциированных с обучающей выборкой изображений для обучения модели машинного обучения в обучении;
предоставление одного или более первых изображений в качестве первого входа для первого множества слоев вычислительных блоков, где первое множество слоев применяет фильтры изображений;
предоставление первого выхода первого множества слоев вычислительных блоков в качестве второго входа для второго слоя вычислительных блоков, где второй слой применяет для вычислений случайные наборы параметров;
получение параметров искажений от второго слоя вычислительных блоков;
генерация одного или более вторых изображений на основе одного или более первых изображений и параметров искажений;
получение в качестве третьего выхода одного или более вторых изображений; и
добавление одного или более вторых изображений к обучающей выборке изображений для обучения модели машинного обучения.
16. Система по п. 15, отличающаяся тем, что процессор дополнительно обеспечивает:
генерацию случайной матрицы ядра свертки для второго слоя вычислительных блоков на основе одной или более матриц.
17. Система по п. 16, в которой одна или более матриц включают одну или более из:
первых матриц средних значений, где первая матрица инициализируется случайными значениями;
вторых матриц значений стандартного отклонения, где вторая матрица инициализируется нулевыми значениями;
третьих матриц значений смещения, где третья матрица базируется на количестве фильтров, применяемых ко второму входу; или
четвертых матриц, которые базируются на произвольном значении стандартного отклонения и значении нормального распределения.
18. Система по п. 17, в которой произвольное значение стандартного отклонения задает грубость искажений изображения.
19. Постоянный машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые команды, которые при их исполнении вычислительным устройством побуждают его к:
получению одного или более первых изображений, ассоциированных с обучающей выборкой изображений для обучения модели машинного обучения в обучении;
предоставлению одного или более первых изображений в качестве первого входа для первого множества слоев вычислительных блоков, где первое множество слоев применяет фильтры изображений;
предоставлению первого выхода первого множества слоев вычислительных блоков в качестве второго входа для второго слоя вычислительных блоков, где второй слой применяет для вычислений случайные наборы параметров;
получению параметров искажений от второго слоя вычислительных блоков;
генерации одного или более вторых изображений на основе одного или более первых изображений и параметров искажений;
получению в качестве третьего выхода одного или более вторых изображений; и
добавлению одного или более вторых изображений к обучающей выборке изображений для обучения модели машинного обучения.
20. Носитель по п. 19, в котором для получения первого входа обрабатывающее устройство выполняет:
разделение одного или более первых изображений на множество частей; и
предоставление каждой части из множества частей первому набору слоев вычислительных блоков.