一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法技术

本发明专利技术涉及人工智能数据增强技术领域，且公开了一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法，在截取图像中的目标后，通过AIGC的技术对背景进行图像补全，并尽可能的保留原背景中的语义信息，并建立数据集。本发明专利技术的优点在于：通过利用AIGC的技术对基础数据进行处理，其能够尽可能的保留原背景中的语义信息，并对目标数据进行风格变换或者动作变换，增加目标数据的属性多样性，可根据用户意图创造含有特定语义信息的样本数据，并以此需求生成样本特征符合特定分布且语义信息完整且合理的数据集，且可创造超出原数据集中没有的语义信息，通过预设样本库直接生成数据集，无需用户提供原始数据集作为输入，并且可几乎无限、不重复的扩增数据集。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能数据增强，具体为一种基于aigc目标检测的离线数据增强方法。

技术介绍

1、生成式人工智能aigc是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志，随着生成式网络的发展，aigc可以生成的的数据多样性及质量得到了很大的提升。并且随着车端芯片算力的增长及智能驾舱相关技术的发展，在车内搭载的智能算法多样性也随之增加。为了开发这些智能算法，开发者需要收集并标注大量的数据。在数据处理的过程中，经常会发生训练数据多样性匮乏，训练数据少以及训练数据分布不均衡等问题，导致模型泛化性能弱、鲁棒性低等问题。

2、然而，上述结构存在的主要问题为：

3、(1)训练数据多样性匮乏，训练数据少以及训练数据分布不均衡等问题，导致模型泛化性能弱、鲁棒性低等问题；

4、(2)传统的数据增强方法生成的数据多样性有限；

5、(3)传统数据增强方法会导致原图中语义信息的丢失，且几乎无法创造新的语义信息。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，所述步骤1)中，通过外部拍摄设备，对样本进行拍摄获取，通过AIGC对目标数据进行分析，同时对图像背景进行补全，且保留原图像中的定义数据，完成数据集的建立。

3.根据权利要求2所述的一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，所述步骤2)和步骤3)中，经过AIGC技术对数据进行处理，对数据的目标以及背景分别进行抽取，同时对目标数据进行风格变换或者动作变换，增加目标数据的属性多样性，将相关数据进行储存，...

【技术特征摘要】

1.一种基于aigc目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于aigc目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，所述步骤1)中，通过外部拍摄设备，对样本进行拍摄获取，通过aigc对目标数据进行分析，同时对图像背景进行补全，且保留原图像中的定义数据，完成数据集的建立。

3.根据权利要求2所述的一种基于aigc目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，所述步骤2)和步骤3)中，经过aigc技术对数据进行处理，对数据的目标以及背景分别进行抽取，同时对目标数据进行风格变换或者动作变换，增加目标数据的属性多样性，将相关数据进行储存，并构建目标库，为后续的目标合成提供更多新样本选择。

4.根据权利要求3所述的一种基于aigc目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，所述步骤4)中，对新样本进行合成时，aigc技术仅仅选择目标本身，其相互独立，合成后...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩景睿，
申请(专利权)人：河南柏沃电源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：