[發明專利]一種樣本生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910969923.0
• 申請日: 2019-10-12
• 公開（公告）號: CN110889824A
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 蘇睿
• 申請（專利權）人: 北京海益同展信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 李雪

本發明涉及一種樣本生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，所述方法包括：獲取包含豬體的初始樣本圖像及多個背景圖像；在所述初始樣本圖像中提取豬體掩膜圖像；對所述豬體掩膜圖像進行前景增強，得到多個增強豬體掩膜圖像；最后將每個所述增強豬體掩膜圖像分別與多個所述背景圖像進行融合處理，可以得到多個訓練樣本圖像及標注信息。本發明實施例可以減少前景信息的損失；避免過擬合問題，無需人工標注，節約人工成本。

技術領域

本發明涉及計算機領域，尤其涉及一種樣本生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前，市場對豬肉的需求量在所有動物肉類中比重最大。然而，隨著生豬產業規模化的發展，對豬體的檢測的數量已經遠遠高于人工成本，通過豬體的檢測可以及時發現豬的實時情況。目前豬體檢測的方法已經開始使用深度學習的相關算法，但訓練數據需求量大，人工進行類別標注已難以企及。

為了能夠擴充有限的訓練數據集，現有的深度學習中數據增強的方法，可以通過在原有數據上隨機增加抖動和擾動，從而生成新的訓練數據，也就是說，對初始樣本做一定的模糊、裁剪和變形等處理，并不會改變這張圖片的標注類別。

然而，現有的數據增強可能會出現前景的信息損失，而且容易對場景產生過擬合的情況。

發明內容

為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題，本發明提供了一種樣本生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

第一方面，本發明提供了一種樣本生成方法，包括：

獲取包含豬體的初始樣本圖像及多個背景圖像；

在所述初始樣本圖像中提取豬體掩膜圖像；

對所述豬體掩膜圖像進行前景增強，得到多個增強豬體掩膜圖像；

將每個所述增強豬體掩膜圖像分別與多個所述背景圖像進行融合處理，得到多個訓練樣本圖像及標注信息。

可選地，所述將每個所述增強豬體掩膜圖像分別與多個所述背景圖像進行融合處理，得到多個訓練樣本圖像及標注信息，包括：

在將每個所述增強豬體掩膜圖像與任一背景圖像融合時，隨機生成所述增強豬體掩膜圖像在所述背景圖像中的添加位置；

將所述增強豬體掩膜圖像按照所述添加位置覆蓋在所述背景圖像上；

將所述增強豬體掩膜圖像與所述背景圖像進行圖像融合，得到訓練樣本圖像；

根據所述添加位置生成所述標注信息。

可選地，將所述增強豬體掩膜圖像按照所述添加位置覆蓋在所述背景圖像上，包括：

獲取所述增強豬體掩膜圖像的圖像尺寸；

根據所述添加位置及所述增強豬體掩膜圖像的圖像尺寸計算添加區域；

將所述增強豬體掩膜圖像添加至所述添加區域中。

可選地，將所述增強豬體掩膜圖像與所述背景圖像進行圖像融合，得到訓練樣本圖像，包括：

根據所述增強豬體掩膜圖像每個像素點的像素值計算所述增強豬體掩膜圖像的第一梯度場；

根據所述背景圖像中除所述添加區域外的每個像素點的計算所述背景圖像中除所述添加區域外的區域圖像的第二梯度場；

根據所述第一梯度場和所述第二梯度場計算待重建圖像的梯度場；

根據所述待重建圖像的梯度場計算散度；

根據所述散度、預設的系數矩陣和泊松方程計算訓練樣本圖像的每個像素點的RGB值。