結(jié)合長尾數(shù)據(jù)解決方法的野生動物目標檢測

摘要： 基于紅外相機圖像的野生動物目標檢測有利于研究和保護野生動物。
由于不同種類的野生動物數(shù)量差別大，紅外相機采集到的野生動物數(shù)據(jù)集存在種類數(shù)量分布不均的長尾數(shù)據(jù)問題，進而影響目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的整體性能提升。
針對野生動物的長尾數(shù)據(jù)導(dǎo)致的目標檢測精度低的問題，提出了一種基于兩階段學(xué)習(xí)和重加權(quán)相結(jié)合的長尾數(shù)據(jù)解決方法，并將該方法用于基于YOLOv4-Tiny的野生動物目標檢測。