发明授权
- 专利标题: 基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法
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申请号: CN202211460573.3申请日: 2022-11-17
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公开(公告)号: CN115937626B公开(公告)日: 2023-08-08
- 发明人: 王昊琪 , 吕林东 , 李旭鹏 , 李浩 , 文笑雨 , 刘根 , 张玉彦 , 孙春亚 , 姜伟
- 申请人: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
- 申请人地址: 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号;
- 专利权人: 郑州轻工业大学,河南许继仪表有限公司
- 当前专利权人: 郑州轻工业大学,河南许继仪表有限公司
- 当前专利权人地址: 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号;
- 代理机构: 北京哌智科创知识产权代理事务所
- 代理商 张元媛
- 主分类号: G06V10/774
- IPC分类号: G06V10/774 ; G06V10/26 ; G06V10/82 ; G06V10/776 ; G06V20/40 ; G06V20/70 ; G06V10/25 ; G06V10/764 ; G06N3/0464 ; G06N3/09
摘要:
本发明提出了一种基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法,利用数字孪生体的虚拟对象作为实例分割MaskR‑CNN算法的数据集进行模型训练;将模型应用到虚拟对象获取mask图片和目标位置和类别信息;利用目标位置和类别信息自动生成半虚拟数据集标注文件;根据mask图片得到数字孪生体物理对象背景图和虚拟对象目标图;将背景图和目标图相加生成半虚拟图片数据集。利用数字孪生体虚拟对象作为训练模型的数据集,将模型应用到数字孪生体中获取半虚拟数据集。本发明减少标注数据集的人力成本,避免虚实混合数据集训练模型产生过拟合的现象,解决了深度学习训练数据集不足的问题,增加了有监督的深度学习在计算机视觉方向检测的普适性和准确性。
公开/授权文献
- CN115937626A 基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法 公开/授权日:2023-04-07