公开(公告)号：CN117218489A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311174074.2

申请日：2023-09-12

申请人： 北京理工大学

发明人： 宋勇 ,  白亚烁 ,  周雅 ,  何雨昕 ,  武喜艳 ,  廖一钊 ,  刘淑淇 ,  栗心怡

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开的一种基于关键框点检测的图像样本生成方法，属于计算机视觉领域。本发明为以高斯随机噪声作为输入，通过关键框点生成网络，预设矩形的目标生成位置和嵌入，使用马氏‑高斯heatmap作为初始掩膜，结合Swin‑Transformer‑SPADE生成器生成控制目标生成位置和大小的掩膜，生成分别生成样本图像的前景和背景并最终生成样本图像。可控生成指能够直接解耦图像中物体坐标信息，将图像分解为物体的位置和外观，通过重新定位和交换关键点重新排列生成图像，带标签生成指能够直接保存关键框位置作为目标位置信息。对少样本数据库中的带标签图像样本进行补充，缓解目标检测网络由于缺乏样本而造成的目标检测模型过拟合问题，提升目标检测准确率。