【技术实现步骤摘要】
本专利技术计算机视觉领域，特别涉及一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法及装置。
技术介绍
1、在某些特定场景中，真实数据的获取面临极大困难，例如极端环境下的图像采集、罕见事件的记录，或者涉及隐私保护的领域（如医疗、安防等）。这些场景中，真实数据往往稀少、成本高昂，甚至无法获取，严重限制了深度学习模型的训练和应用。为了弥补真实数据的稀缺，需要采用虚拟数据生成技术，通过计算机技术生成大量逼真的虚拟数据。但传统虚拟数据生成通常依赖于游戏引擎，通过3d场景建模模拟现实环境，并对3d场景进行图像保存以生成虚拟数据。然而，这种方法不仅流程复杂、成本高昂，难以覆盖真实场景的多样性，而且生成的数据风格与真实数据的自然分布存在显著偏差。
2、在医学领域，早期发现和精确诊断是提高多种疾病治愈率和生存率的关键。但手术场景数据在现实条件下获取困难，现有的手术场景数据集难以充分发掘深度学习模型的潜力，难以实现对病变区域的有效识别。因此需要生成手术场景下的虚拟数据对真实手术场景数据进行补充，通过增加数据量充分发掘深度学习模型的潜力。然而现有的虚拟数...
【技术保护点】
1.一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S3包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S4包括：
5.一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别装置，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2包括：
3.根据权利要求2所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘敏，翟尔博，李若霖，边远，王耀南，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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