[發明專利]基于數據增強的訓練樣本獲取方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202110740819.1
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113379644A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 劉鋼
• 申請（專利權）人: 北京字跳網絡技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/90;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 泰和泰律師事務所 51219
• 代理人: 祝海燕

本公開實施例公開了一種基于數據增強的訓練樣本獲取方法、裝置和電子設備。該方法的一具體實施方式包括：獲取初始訓練樣本圖像集；所述初始訓練樣本圖像集包括初始訓練樣本圖像，初始訓練樣本圖像包括對象的左眼樣本圖像和右眼樣本圖像；按照預設規則對初始訓練樣本圖像中的左眼圖像或右眼圖像進行擦除，得到增強訓練樣本圖像；基于所述增強訓練樣本圖像，得到目標訓練樣本集。能夠有效提高單只眼睛圖像的表征能力，使得基于目標訓練樣本集訓練得到的視線估計模型能夠具有較低的視線估計誤差。

技術領域

本公開涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種基于數據增強的訓練樣本獲取方法、裝置和電子設備。

背景技術

在視線估計模型訓練過程中，需要以對象的眼部圖像作為訓練樣本數據輸入到初始視線估計模型中；初始視線估計模型對訓練數據的特征信息進行提取，再基于特征信息輸出對應的視線估計信息。這樣，基于多個訓練樣本圖像對初始視線估計模型進行訓練，可以得到收斂后的視線估計模型，繼而可以在實際生活中對對象的視線進行估計，實現人機交互。

發明內容

提供該公開內容部分以便以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。該公開內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。

本公開實施例提供了一種基于數據增強的訓練樣本獲取方法、裝置和電子設備。

第一方面，本公開實施例提供了一種基于數據增強的訓練樣本獲取方法，該方法包括：獲取初始訓練樣本圖像集；所述初始訓練樣本圖像集包括初始訓練樣本圖像，初始訓練樣本圖像包括對象的左眼樣本圖像和右眼樣本圖像；按照預設規則對初始訓練樣本圖像中的左眼圖像或右眼圖像進行擦除，得到增強訓練樣本圖像；基于所述增強訓練樣本圖像，得到目標訓練樣本集。

第二方面，本公開實施例提供了一種基于數據增強的訓練樣本獲取裝置，該裝置包括：獲取模塊，用于獲取初始訓練樣本圖像集；所述初始訓練樣本圖像集包括初始訓練樣本圖像，初始訓練樣本圖像包括對象的左眼樣本圖像和右眼樣本圖像；增強模塊，用于按照預設規則對初始訓練樣本圖像中的左眼圖像或右眼圖像進行擦除，得到增強訓練樣本圖像；確定模塊，用于基于所述增強訓練樣本圖像，得到目標訓練樣本集。

第三方面，本公開實施例提供了一種電子設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，其上存儲有一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現第一方面所述的基于數據增強的訓練樣本獲取方法。

第四方面，本公開實施例提供了一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現上述第一方面所述的基于數據增強的訓練樣本獲取方法的步驟。

本公開實施例提供的基于數據增強的訓練樣本獲取方法、裝置和電子設備，通過獲取初始訓練樣本圖像集；所述初始訓練樣本圖像集包括初始訓練樣本圖像，初始訓練樣本圖像包括對象的左眼樣本圖像和右眼樣本圖像；按照預設規則對初始訓練樣本圖像中的左眼圖像或右眼圖像進行擦除，得到增強訓練樣本圖像；基于所述增強訓練樣本圖像，得到目標訓練樣本集。能夠有效提高單只眼睛圖像的表征能力，使得基于目標訓練樣本集訓練得到的視線估計模型能夠具有較低的視線估計誤差。

附圖說明

結合附圖并參考以下具體實施方式，本公開各實施例的上述和其他特征、優點及方面將變得更加明顯。貫穿附圖中，相同或相似的附圖標記表示相同或相似的元素。應當理解附圖是示意性的，原件和元素不一定按照比例繪制。

圖1為根據本公開的基于數據增強的訓練樣本獲取方法的一個實施例的流程圖；

圖2為根據本公開的基于數據增強的訓練樣本獲取方法的另一個實施例的流程示意圖；

圖3為根據本公開的基于數據增強的訓練樣本獲取裝置的一個實施例的結構示意圖；