基于图像数据增强的图像训练集生成方法和模型训练方法
基本信息
| 申请号 | CN202110617897.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113361588A | 公开（公告）日 | 2021-09-07 |
| 申请公布号 | CN113361588A | 申请公布日 | 2021-09-07 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈映;曹松;任必为 | 申请（专利权）人 | 北京文安智能技术股份有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 100094北京市海淀区丰豪东路9号院2号楼5单元801 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于图像数据增强的图像训练集生成方法和模型训练方法，其中，图像训练集生成方法包括：构造初始图像训练集后训练初始目标检测模型；对原始训练样本图像进行重检测后输出检测输出图像；比较各检测输出图像上形成的检测框和原始训练样本图像上的标注框，将检测框框选的错误目标图像块裁切下；在选中的原始训练样本图像上裁切下剔除图像块，选取错误目标图像块补偿在剔除图像块的原始位置处形成负样本图像；混合进入初始图像训练集中形成图像训练集。本发明解决了利用现有技术中的数据增强方法扩充的图样训练集，能够提升训练出的目标检测模型的泛化能力，但无法提高目标检测模型对特定的目标对象的识别准确率的问题。 |
