【技术实现步骤摘要】
样本图像的处理方法及装置、电子设备、存储介质
本申请涉及图像处理
,特别涉及一种样本图像的处理方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
在商品零售领域,基于深度学习的方案来进行渠道监控已经被大规模采用。在现有方案中,客户通过输入零售商品图像,经过CNN检测模型识别后,得到该图像所含商品的类别以及在图像中的位置。目前的技术方案在应对上新场景时效率和准确率较低。上新是指当客户推出一个零售新品时,深度学习模型需要同步更新使得模型具备识别新品的能力。当前技术方案在上新时,需要完成数据采集、数据标注和重新训练三个步骤,其中数据采集和标注均为人工操作,导致效率较低。由于一般是在实验室场景对新品进行数据采集,这样得到的数据在数据多样性方面与线上数据存在差异,从而导致由自采数据训练得到的模型对于线上新品的识别准确率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供了样本图像的处理方法,无需人工采集训练样本,提高效率。本申请实施例提供了一种样本图像的处理方法,包括:获取场景模型以及多种物体模型; ...
【技术保护点】
1.一种样本图像的处理方法,其特征在于,包括:/n获取场景模型以及多种物体模型;/n在所述场景模型中堆叠多种所述物体模型;/n根据目标物品的多种位置和多种姿态,在所述场景模型中以相应位置和姿态堆叠所述目标物品的三维模型,得到包含所述目标物品的多种虚拟场景;/n按照配置的虚拟相机的拍摄范围,生成虚拟场景图像和对应的标注,得到样本图像集。/n
【技术特征摘要】
1.一种样本图像的处理方法,其特征在于,包括:
获取场景模型以及多种物体模型;
在所述场景模型中堆叠多种所述物体模型;
根据目标物品的多种位置和多种姿态,在所述场景模型中以相应位置和姿态堆叠所述目标物品的三维模型,得到包含所述目标物品的多种虚拟场景;
按照配置的虚拟相机的拍摄范围,生成虚拟场景图像和对应的标注,得到样本图像集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述场景模型中堆叠多种所述物体模型,包括:
在所述场景模型中随机堆叠多种所述物体模型;
或者,
根据每类物体的真实场景位置和真实场景姿态,在所述场景模型中按照所述真实场景位置以所述真实场景姿态堆叠同类物体的物体模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据目标物品的多种位置和多种姿态,在所述场景模型中以相应位置和姿态堆叠所述目标物品的三维模型之前,所述方法还包括:
获取点云获取设备采集的所述目标物品的三维几何形状以及双向反射分布函数测量设备采集的所述目标物品的三维纹理特征,得到所述目标物品的三维模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述按照配置的虚拟相机的拍摄范围,生成虚拟场景图像和对应的标注之前,所述方法还包括:
按照配置的灯光数据,在所述虚拟场景中布置相应的灯光效果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照配置的虚拟相机的拍摄范围,生成虚拟场景图像和对应的标注,包括:
按照配置的虚拟相机的位置和姿态,确定虚拟相机的拍摄范围;
通过...
【专利技术属性】
技术研发人员:张发恩,敖川,秦永强,
申请(专利权)人:创新奇智南京科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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