数据增广方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种数据增广方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法应用于金融科技领域，包括：获取待处理金融图像数据集，再将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。上述方法通过将包括不完整信息的金融图像输入图像增广网络中得到包括完整信息的金融图像，以扩充样本数据集的多样性，进而提升图像处理模型的处理能力；另外，由于整个数据增广的过程均由计算机完成，可避免耗费大量时间成本、人力成本，可以批量且快速地对待处理数据图片进行增广，以加快数据图片增广的效率。以加快数据图片增广的效率。以加快数据图片增广的效率。

【技术实现步骤摘要】
数据增广方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及金融科技领域，特别是涉及一种数据增广方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在金融图像处理模型的训练和构建中，需要大量的金融样本图像集辅助实现，而由于金融类型的图像数据稀缺，导致经常存在金融样本图像集所包含金融图片数据量不足、金融图片信息不完整、金融图片数据质量低、金融图像数据难以获取等现象，导致在金融图像处理模型的训练过程中出现过拟合情况，从而降低金融图像处理模型的处理能力。
[0003]目前，针对上述样本金融图像集存在的一系列问题，通常在获取到金融样本图像集后，会对金融样本图像集进行增广处理，比如，通过几何变换、颜色变换、多样本融合等中的至少一种对金融图片数据进行处理，从而得到数量较多的金融样本数据集。
[0004]然而，上述增广方法存在扩充的样本数据集的多样性不足的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够扩充金融样本数据集的多样性的数据增广方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供了一种数据增广方法。所述方法包括：
[0007]获取待处理金融图像数据集；
[0008]将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。
[0009]在其中一个实施例中，将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集，包括：
[0010]将待处理金融图像数据集中的目标金融图像进行裁剪处理，得到第一金融图像数据集；
[0011]将第一金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；目标金融图像数据集包括经过补充裁剪信息后的金融图像。
[0012]在其中一个实施例中，将第一金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集，包括：
[0013]将第一金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到第二金融图像数据集；第二金融图像数据集中的图像为补充裁剪信息后的金融图像；
[0014]将第二金融图像数据集和待处理金融图像数据集中未进行裁剪处理的金融图像数据集作为目标金融图像数据集。
[0015]在其中一个实施例中，对预设网络进行训练，得到图像增广网络；预设网络包括初始增广子网络和处理子网络。
[0016]在其中一个实施例中，对预设网络进行训练，得到图像增广网络，包括：
[0017]获取样本金融图像数据集，以及所述样本金融图像集对应的标注图像集；
[0018]将样本金融图像数据集输入至初始增广子网络中进行增广处理，得到增广后的样本金融图像数据集；
[0019]将增广后的样本金融图像数据集和标注图像集输入至处理子网络进行处理，得到处理结果；
[0020]根据标注图像集和处理结果，对预设网络进行训练，得到图像增广网络。
[0021]在其中一个实施例中，根据标注图像集和处理结果，对预设网络进行训练，得到图像增广网络，包括：
[0022]根据标注图像集和处理结果，确定损失；
[0023]根据损失调节预设网络中的初始增广子网络的参数，直到损失满足预设条件为止，得到训练好的初始增广子网络；
[0024]根据训练好的初始增广子网络和处理子网络，构建图像增广网络。
[0025]在其中一个实施例中，将样本金融图像数据集输入至初始增广子网络中进行增广处理，得到增广后的样本金融图像数据集，包括：
[0026]对样本金融图像数据集中的目标样本金融图像进行裁剪处理，得到第一样本金融图像数据集；
[0027]将第一样本金融图像数据集输入至初始增广子网络中进行数据处理，得到第二样本金融图像数据集；第二样本金融图像数据集中的图像为补充裁剪信息后的图像；
[0028]将第二样本金融图像数据集和样本金融图像数据集中未进行裁剪处理的金融图像数据集作为增广后的样本金融图像数据集。
[0029]第二方面，本申请还提供了一种数据增广装置。所述装置包括：
[0030]获取模块，用于获取待处理金融图像数据集；
[0031]数据处理模块，用于将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。
[0032]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0033]获取待处理金融图像数据集；
[0034]将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。
[0035]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0036]获取待处理金融图像数据集；
[0037]将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。
[0038]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算
机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0039]获取待处理金融图像数据集；
[0040]将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。
[0041]上述数据增广方法、装置、计算机设备和存储介质，先获取待处理金融图像数据集，再将待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；图像增广网络用于对待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。上述方法通过将包括不完整信息的金融图像输入图像增广网络中得到包括完整信息的金融图像，以扩充样本数据集的多样性，进而提升图像处理模型的处理能力，在一定程度上克服了因金融图像数据稀缺导致在金融图像处理模型的训练过程中出现过拟合问题；另外，由于整个数据增广的过程均由计算机完成，可避免耗费大量时间成本、人力成本，可以批量且快速地对待处理数据图片进行增广，以加快数据图片增广的效率。
附图说明
[0042]图1为一个实施例中数据增广方法的应用环境图；
[0043]图2为一个实施例中数据增广方法的流程示意图；
[0044]图3为一个图2实施例中S202步骤的流程示意图；
[0045]图4为一个图3实施例中S302步骤的流程示意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据增广方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理金融图像数据集；将所述待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集；所述图像增广网络用于对所述待处理金融图像数据集中包括不完整信息的金融图像进行信息补充处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理金融图像数据集输入至图像增广网络中进行数据处理，得到目标金融图像数据集，包括：将所述待处理金融图像数据集中的目标金融图像进行裁剪处理，得到第一金融图像数据集；将所述第一金融图像数据集输入至所述图像增广网络中进行数据处理，得到所述目标金融图像数据集；所述目标金融图像数据集包括经过补充裁剪信息后的金融图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一金融图像数据集输入至所述图像增广网络中进行数据处理，得到所述目标金融图像数据集，包括：将所述第一金融图像数据集输入至所述图像增广网络中进行数据处理，得到第二金融图像数据集；所述第二金融图像数据集中的图像为补充裁剪信息后的金融图像；将所述第二金融图像数据集和所述待处理金融图像数据集中未进行裁剪处理的金融图像数据集作为所述目标金融图像数据集。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对预设网络进行训练，得到所述图像增广网络；所述预设网络包括初始增广子网络和处理子网络。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对预设网络进行训练，得到所述图像增广网络，包括：获取样本金融图像数据集，以及所述样本金融图像集对应的标注图像集；将所述样本金融图像数据集输入至所述初始增广子网络中进行增广处理，得到增广后的样本金融图像数据集；将所述增广后的样本金融图像数据集和所述标注图像集输入至所述处理子网络进行处理，得到所述处理结果；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓健，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：