AGVBench

新基准AGVBench评估血管识别的数据增强方法

研究人员推出AGVBench，这是一个旨在评估血管识别系统数据增强策略的新基准。该基准在公共手掌和手指静脉数据集上测试了七种不同模型架构的30种增强方法。研究结果表明，MixUp和PuzzleMix等多种图像混合技术提供了最佳识别性能，但存在校准不佳和对抗性脆弱性问题。研究还强调，严重的几何变换会降低识别精度，并且增强效果在手掌和手指静脉数据集之间存在差异，这凸显了超越简单准确性的面向可靠性的评估的必要性。