[论文] The Effects of Synthetic Data and Label Distribution on Canola Branch ...

论文概要

研究领域: CV 作者: Amirsalar Darvishpour, Mikolaj Cieslak, Adam Runions 发布时间: 2026-07-10 arXiv: 2607.09630

中文摘要

收集带注释的植物图像进行自动表型分析通常缓慢且昂贵。本文系统量化合成数据比例和标签分布两个因素。在油菜分枝计数任务上训练ResNet-18。合成与真实比例1:7时性能最佳，平均绝对差比仅真实训练降低7.6%。均匀合成分布强烈次优；向真实分布插值90%获绝对差0.927；高斯平滑真实标签分布获最佳总体结果（绝对差0.912，比仅真实改进14.7%）。每标签最少10张合成图像提供适度增益的简单替代方案。

--- *自动采集于 2026-07-14*

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