[發明專利]用于圖像分類任務的數據增強

在審

• 申請號: 201880054715.1
• 申請日: 2018-09-20
• 公開（公告）號: CN111033523A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 井上拓
• 申請（專利權）人: 國際商業機器公司
• 主分類號: G06K9/64
• 分類號: G06K9/64
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 酆迅;李崢宇

1.一種用于針對圖像分類任務執行機器學習的計算機實現的方法，所述方法包括：

由可操作地耦合到一個或多個數據庫的處理器從所述一個或多個數據庫中的一個或多個訓練集選擇第一圖像和第二圖像；

由所述處理器通過對所述第一圖像和所述第二圖像中的多個協同定位的像素對中的每個像素對的強度求平均，將所述第二圖像重疊在所述第一圖像上以形成混合圖像；以及

由所述處理器使用所述混合圖像來訓練被配置用于所述圖像分類任務的機器學習過程，以增強由用于所述圖像分類任務的所述機器學習過程使用的數據。

2.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述訓練步驟包括使用所述第一圖像的標簽作為所述混合圖像的標簽。

3.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述訓練步驟包括使用所述第二圖像的標簽作為所述混合圖像的標簽。

4.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述訓練步驟包括混合所述第一圖像的標簽和所述第二圖像的標簽以形成所述混合圖像的標簽。

5.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中選擇步驟和重疊步驟針對從所述一個或多個數據庫中的所述一個或多個訓練集選擇的多個不同圖像對中的每個圖像對重復，以形成多個附加混合圖像，并且其中所述機器學習過程使用所述多個附加混合圖像來訓練。

6.根據權利要求5所述的計算機實現的方法，還包括在不使用任何另外的混合圖像的情況下執行附加訓練，以提高所述機器學習過程的訓練速度。

7.根據權利要求5所述的計算機實現的方法，其中所述附加訓練包括用于細化所述機器學習過程的微調過程。

8.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中選擇步驟和重疊步驟是用于在所述訓練步驟中訓練所述機器學習過程而使用的數據增強過程的一部分，并且其中所述數據增強過程在一個或多個時間段被選擇性地禁用和啟用以提高訓練速度。

9.根據權利要求8所述的計算機實現的方法，其中所述一個或多個時間段包括多個連續時間段，所述多個連續時間段中的第一時間段對應于用于訓練所述機器學習過程的訓練階段的開始。

10.根據權利要求8所述的計算機實現的方法，其中所述一個或多個時間段是用于訓練所述機器學習過程的訓練階段中的中間時段。

11.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述處理器是圖形處理單元。

12.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述圖像分類任務涉及高級駕駛員輔助系統，并且所述方法還包括：

將訓練的所述機器學習過程應用于測試圖像以獲得針對所述測試圖像的分類；以及

響應于針對所述測試圖像的所述分類，控制機動車輛的一個或多個硬件設備的功能。

13.一種用于針對圖像分類任務執行機器學習的計算機程序產品，所述計算機程序產品包括非暫態計算機可讀存儲介質，所述非暫態計算機可讀存儲介質具有以其體現的程序指令，所述程序指令由計算機可執行以使得所述計算機執行方法，所述方法包括：

由可操作地耦合到一個或多個數據庫的處理器從所述一個或多個數據庫中的一個或多個訓練集選擇第一圖像和第二圖像；

由所述處理器通過對所述第一圖像和所述第二圖像中的多個協同定位的像素對中的每個像素對的強度求平均，將所述第二圖像重疊在所述第一圖像上以形成混合圖像；以及

由所述處理器使用所述混合圖像來訓練被配置用于所述圖像分類任務的機器學習過程，以增強由用于所述圖像分類任務的所述機器學習過程使用的數據。

14.根據權利要求13所述的計算機程序產品，其中所述訓練步驟包括使用所述第一圖像的標簽作為所述混合圖像的標簽。