[發(fā)明專利]針對圖像識別模型的增強訓(xùn)練方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011054451.5
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112101294B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐文浩
• 申請（專利權(quán)）人: 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/40;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q20/40;G06V10/82
• 代理公司: 北京億騰知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽;周良玉

1.一種針對圖像識別模型的增強訓(xùn)練方法，包括：

從第一樣本集中隨機選擇預(yù)定數(shù)量或預(yù)定比例的樣本作為種子樣本，其中，各個種子樣本分別對應(yīng)有各個種子圖像以及針對相應(yīng)種子圖像的標(biāo)注結(jié)果；

對各個種子樣本分別獲取基于擴展操作得到的若干擴展樣本，其中，對于單個種子樣本的擴展操作包括：對于所述單個種子樣本對應(yīng)的單個種子圖像，至少在一個圖像通道上，對各個像素分別融合以基準(zhǔn)像素為中心呈預(yù)定分布排列的各個擾動值，得到單個擾動圖像，其中，所述預(yù)定分布與各個像素到基準(zhǔn)像素的距離相關(guān)；基于所述單個擾動圖像與所述單個種子樣本對應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果構(gòu)成單個擴展樣本，所述基準(zhǔn)像素按照預(yù)定規(guī)則確定；

基于所述擴展樣本對所述圖像識別模型進(jìn)行增強訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對于所述單個種子樣本對應(yīng)的單個種子圖像，至少在一個圖像通道上，對各個像素分別融合以基準(zhǔn)像素為中心呈預(yù)定分布排列的各個擾動值，得到單個擾動圖像，包括：

構(gòu)建與所述單個種子圖像像素排列一致的掩膜圖像；

根據(jù)預(yù)定規(guī)則在所述掩膜圖像上確定對應(yīng)于預(yù)定的基準(zhǔn)擾動值且與所述基準(zhǔn)像素對應(yīng)的基準(zhǔn)點；

在所述掩膜圖像上，以所述基準(zhǔn)點為中心，向周圍各個像素按照所述預(yù)定分布，生成由所述基準(zhǔn)擾動值依次衰減或依次增強的各個擾動值，得到第一噪聲圖像；

基于所述第一噪聲圖像向所述單個種子圖像的第一圖像通道的融合結(jié)果，得到第一擾動圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，所述預(yù)定分布為線性分布或正態(tài)分布。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述第一噪聲圖像向所述單個種子圖像的第一圖像通道的疊加結(jié)果包括，根據(jù)預(yù)定權(quán)重，對所述第一噪聲圖像上的各個擾動值和所述第一圖像通道的各個圖像值，按照像素一一對應(yīng)加權(quán)平均得到的結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述第一擾動圖像中，還包括：

所述第一噪聲圖像向所述單個種子圖像的第二圖像通道的疊加結(jié)果；或者，

其它噪聲圖像向所述單個種子圖像的第二圖像通道的疊加結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述單個種子圖像包括第一像素，所述第一像素與所述基準(zhǔn)像素的距離為，以所在行和列為坐標(biāo)，所述第一像素與所述基準(zhǔn)像素的歐氏距離。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對于所述單個種子樣本對應(yīng)的單個種子圖像，至少在一個圖像通道上，對各個像素分別融合以基準(zhǔn)像素為中心按照與基準(zhǔn)像素的距離呈預(yù)定分布的各個擾動值，得到單個擾動圖像，包括：

構(gòu)建與所述單個種子圖像像素排列一致的輔助矩陣；

根據(jù)預(yù)定規(guī)則確定所述輔助矩陣中對應(yīng)于預(yù)定的基準(zhǔn)擾動值的基準(zhǔn)元素，所述基準(zhǔn)元素是與所述基準(zhǔn)像素相對應(yīng)的矩陣元素；

在所述輔助矩陣中，以所述基準(zhǔn)元素為中心向周圍各個元素按照預(yù)定分布，生成由所述基準(zhǔn)擾動值依次衰減或依次增強的各個擾動值作為相應(yīng)元素值，得到第一噪聲矩陣；

基于所述第一噪聲矩陣向所述單個種子圖像的第一圖像通道的疊加結(jié)果，得到第一擾動圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述基于所述擴展樣本對所述圖像識別模型進(jìn)行增強訓(xùn)練包括：

將各個擴展樣本加入所述第一樣本集，利用第一樣本集訓(xùn)練所述圖像識別模型；或者，

將各個擴展樣本加入第二樣本集，利用所述第二樣本集對經(jīng)過第一樣本集訓(xùn)練后的圖像識別模型進(jìn)行增強訓(xùn)練。

9.一種圖像處理的方法，包括：

構(gòu)建與待處理圖像的像素排列一致的掩膜圖像；

根據(jù)預(yù)定規(guī)則在所述掩膜圖像上確定對應(yīng)于預(yù)定的基準(zhǔn)擾動值的基準(zhǔn)像素；

在所述掩膜圖像上，以所述基準(zhǔn)像素為中心，向周圍各個像素按照預(yù)定分布，生成由所述基準(zhǔn)擾動值依次衰減或依次增強的各個擾動值，得到噪聲圖像；

基于所述噪聲圖像向所述待處理圖像的第一圖像通道的融合結(jié)果，形成針對所述待處理圖像的擾動圖像。