【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在当前科技飞速发展的背景下，人工智能模型已广泛应用于各个领域，从图像识别、自然语言处理到自动驾驶等。训练数据集在人工智能模型的训练中发挥着举足轻重的作用，其中，不同的训练任务需要不同的训练数据集，而训练数据集的规模和复杂性也会影响到模型的训练效果。因此，在模型训练前，为了丰富训练数据集中的图像，可以对原始图像进行数据处理，以得到更多的训练数据。
2、在现有技术中，可以采用多种数据处理类型对原始图像进行数据处理，从而得到与原始图像对应的经过变换的图像。但是，由于不同图像的图像质量不同，采用统一的数据处理类型进行数据处理可能会导致生成的图像不利于模型训练，从而降低模型训练的效果。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种数据处理方法、装置及电子设备，用以解决现有技术中采用统一的数据处理类型进行处理，会得到不利于模型训练的图像训练样本的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述图像形态分布对所述原始数据集进行划分，得到多个待处理的数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述根据所述图像形态分布确定所述待处理的数据集对应的数据处理类型集合之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标数据处理类型对应的特征弱化程度生成多个数据处理类型集合，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理类型包...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述图像形态分布对所述原始数据集进行划分，得到多个待处理的数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述根据所述图像形态分布确定所述待处理的数据集对应的数据处理类型集合之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标数据处理类型对应的特征弱化程度生成多个数据处理类型集合，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理类型包括数据增强类型，所述图像特征包括：图像分辨率和/或模糊程度；所述计算所述原始数据集的图像形态分布，包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张章伟，安鹏，沙爱晖，周斌，
申请(专利权)人：上海识装信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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