【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及人工智能，尤其涉及一种测试样本生成方法、装置及计算机可读介质。
技术介绍
1、在对条码识别算法进行测试过程中，测试人员需要搜集实际场景下(如光照、扭曲、噪点、反光等)的条码素材对条码识别算法进行测试验证。但由于条码的规则、类型较多，如需覆盖测试完全，需要搜集准备的素材数量级巨大。因此希望能找到一种方式可以自动生成测试图像，替代人工搜集，降低测试成本，提高测试广度。
2、当前最接近的方案是通过传统的图像算法，在准备好的标准图像上做图像变换(如扭曲、添加噪点)或于标准素材进行素材叠加(如添加反光效果等)，以生成测试图像集。通过传统算法进行图像叠加，生成对应的图像时，会有如下一些缺点：仅能添加有限的、简单的图像效果(如扭曲、噪点等；添加后的图像与实际拍摄情况下产生有一定差异。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种测试样本生成方法、装置及计算机可读介质，解决传统测试样本生成方法无法大批量生成类型丰富的测试样本的问题。
2、为解决上述技术问...
【技术保护点】
1.一种测试样本生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的测试样本生成方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求1所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述整体损失函数表示为：
4.如权利要求3所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述内容损失函数表示为：
5.如权利要求3所述的测试样本生成方法，其特征在于，根据所述第三特征图矩阵和第四特征图矩阵计算所述场景图像与所述随机生成图像的风格损失函数包括：
6.如权利要求5所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述风格损失函数表示为：
7.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种测试样本生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的测试样本生成方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求1所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述整体损失函数表示为：
4.如权利要求3所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述内容损失函数表示为：
5.如权利要求3所述的测试样本生成方法，其特征在于，根据所述第三特征图矩阵和第四特征图矩阵计算所述场景图像与所述随机生成图像的风格损失函数包括：
6.如权利要求5所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述风格损失函数表示为：
7.如权利要求2所述的测试样本生成方法，其特征在于，所述场景图像包括反光场景图像、暗光场景图像和过曝场景图像，所述实际场景条码图像包括反光场景下的条码图像、...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓芷笙，林喆，蔡晓桓，李欣，
申请(专利权)人：上海商米科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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