针对TT100K交通标志数据集存在的各类别实例数严重不均衡现象,本文通过筛选出实例数大于50的类别及其相应的街景图像作为基础数据,提出一种结合图像模糊、亮度变换、标志替换等多种图像变换方法的数据扩增策略,有效合理地解决了数据量少、类别实例数不均衡等问题,为进一步交通标志检测模型的训练奠定了数据基础。
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