一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统。本方法包括在数据集标注与预处理阶段，引入场景分类标签，对场景特征的标准化处理，在模型选择与训练阶段，进行场景分类的多任务学习，使模型在不同场景下动态调整特征学习，提高多场景适应能力。在模型评估与验证阶段，引入按场景分层评估并进行相应的优化。在模型部署与推理阶段，引入动态场景适应推理，动态调整模型的推理路径，以适应该场景的特点，从而提高推理的准确性。在后期优化中，使用场景特征聚类与迁移学习，优化模型的多场景性能。本申请在不通过多个数据集联合训练模型的条件下，利用数据集分类，提高视觉检测模型的多场景适应能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉检测，特别涉及一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统。

技术介绍

1、现有的视觉检测技术通常采用深度学习模型来实现，首先通过大量标注数据集进行训练，以学习图像中不同目标或区域的特征。数据集经过预处理和数据增强后，输入到预训练或自定义的模型进行训练，如yolo、fasterr-cnn。训练完成后，模型可以在真实环境中部署，通过推理实现对新图像的检测。

2、现有视觉检测技术存在以下缺点：

3、1、视觉检测任务依赖于多样化的数据集，现有数据集一般按照数据类型进行分类。室内场景如sun rgb-d、nyu depthv2等提供了丰富的rgb和深度数据用于三维重建与场景解析，而cityscapes、kitti等室外数据集则专注于自动驾驶和城市交通环境的目标检测任务。遥感领域的deepglobe和spacenet支持卫星图像中的地表目标检测，医疗影像数据集如brats、isic等则用于肿瘤和病变检测。此外，自动驾驶数据集如nuscenes和waymo opendataset提供了高精度的感知数据，推动自动驾驶技术的发展。农本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据集分类的视觉检测优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其特征在于，对收集到的每个图像样本分配对应的场景标签，并根据分配的场景标签对数据进行预处理操作，包括：

3.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其特征在于，标准化处理还包括归一化操作，其中：

4.根据权利要求2所述的视觉检测优化方法，其特征在于，采用分层训练策略引入不同场景数据进行模型训练，根据当前处理的数据场景动态调整参数，包括：

5.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其特征在于，根据场景分类标签对模型进行分层评估，包括：...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据集分类的视觉检测优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其特征在于，对收集到的每个图像样本分配对应的场景标签，并根据分配的场景标签对数据进行预处理操作，包括：

3.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其特征在于，标准化处理还包括归一化操作，其中：

4.根据权利要求2所述的视觉检测优化方法，其特征在于，采用分层训练策略引入不同场景数据进行模型训练，根据当前处理的数据场景动态调整参数，包括：

5.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其特征在于，根据场景分类标签对模型进行分层评估，包括：

6.根据权利要求1所述的视觉检测优化方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟民，谈新彦，左正清，何晓海，王达伟，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：