[發明專利]訓練數據的生成方法、對象檢測模型的訓練方法和裝置

在審

• 申請號: 201811382077.4
• 申請日: 2018-11-19
• 公開（公告）號: CN109544496A
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 金鑫;魏秀參;謝煙平;趙博睿
• 申請（專利權）人: 南京曠云科技有限公司;徐州曠視數據科技有限公司;北京曠視科技有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 李強

1.一種訓練數據的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含有多種對象的圖像數據；其中，每種所述對象均標注有所述對象的種類；

從所述圖像數據中摳取多種所述對象，得到摳取的所述對象的摳圖數據；

按照預設的合成參數，將摳取的所述對象的摳圖數據合成至對應的背景圖像上，得到合成圖像；其中，所述合成參數包括所述摳圖數據對應的所述對象的種類、所述摳圖數據的尺度信息、旋轉角度、遮擋程度和背景圖像中的一種或多種；

將所述合成圖像作為對象檢測模型的訓練數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取包含有多種對象的圖像數據的步驟：獲取從多個角度拍攝的對象的多張圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述合成參數中包括所述摳圖數據的尺度信息，所述將摳取的所述對象的摳圖數據合成至對應的背景圖像上的步驟，包括：

根據所述尺度信息，調整摳取的所述對象的摳圖數據的尺度；其中，合成至同一張背景圖像上的所述摳圖數據尺度相同；

將尺度調整后的所述摳圖數據合成至對應的背景圖像上。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述合成參數中包括所述摳圖數據的旋轉角度，所述將摳取的所述對象的摳圖數據合成至對應的背景圖像上的步驟，包括：

將每個摳取的所述對象的摳圖數據旋轉至對應的旋轉角度；

將旋轉后的所述摳圖數據合成至對應的背景圖像上。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將摳取的所述對象的摳圖數據合成至對應的背景圖像上的步驟，包括：

通過隨機的方式，對摳取的所述對象的摳圖數據進行位置排列，將排列后的所述摳圖數據合成至對應的背景圖像上。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，如果所述合成參數中包括所述摳圖數據的遮擋程度，對摳取的所述對象的摳圖數據進行位置排列的步驟之后，所述方法還包括：

根據所述遮擋程度，判斷摳取的所述對象的摳圖數據是否存在應當被遮擋的摳圖數據；

如果是，移動所述被遮擋的摳圖數據至預設位置；在所述預設位置上，所述被遮擋的摳圖數據被除所述被遮擋的摳圖數據以外的摳圖數據，按照所述遮擋程度遮擋。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述合成圖像作為對象檢測模型的訓練數據的步驟之后，所述方法包括：

判斷所述訓練數據的數量是否大于或等于預設的數量閾值；

如果否，繼續執行按照預設的合成參數，將摳取的所述對象的摳圖數據合成至對應的背景圖像上的步驟，直至所述訓練數據的數量大于或等于所述數量閾值。

8.根據權利要求1-7任一項所述的方法，其特征在于，所述對象為剛體對象。

9.一種對象檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取對象的訓練數據；所述訓練數據通過權利要求1-8任一項所述的所述方法生成；

將所述訓練數據輸入至預設的初始模型中進行訓練，得到對象檢測模型。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，將所述訓練數據輸入至預設的初始模型中進行訓練的步驟之后，所述方法包括：

獲取測試數據；所述測試數據包括多張包含有對象的圖像數據；

將所述測試數據輸入至訓練后的所述初始模型中，輸出測試結果；所述測試結果中包含多張標注有所述對象的位置信息和種類的圖像數據；

從所述測試結果篩選所述對象的位置信息和種類均正確的圖像數據；

通過篩選出的所述圖像數據，對訓練后的所述初始模型進行微調處理，得到最終的對象檢測模型。