[发明专利]一种样本生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及一种样本生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取包含猪体的初始样本图像及多个背景图像；在所述初始样本图像中提取猪体掩膜图像；对所述猪体掩膜图像进行前景增强，得到多个增强猪体掩膜图像；最后将每个所述增强猪体掩膜图像分别与多个所述背景图像进行融合处理，可以得到多个训练样本图像及标注信息。本发明实施例可以减少前景信息的损失；避免过拟合问题，无需人工标注，节约人工成本。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种样本生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，市场对猪肉的需求量在所有动物肉类中比重最大。然而，随着生猪产业规模化的发展，对猪体的检测的数量已经远远高于人工成本，通过猪体的检测可以及时发现猪的实时情况。目前猪体检测的方法已经开始使用深度学习的相关算法，但训练数据需求量大，人工进行类别标注已难以企及。

为了能够扩充有限的训练数据集，现有的深度学习中数据增强的方法，可以通过在原有数据上随机增加抖动和扰动，从而生成新的训练数据，也就是说，对初始样本做一定的模糊、裁剪和变形等处理，并不会改变这张图片的标注类别。

然而，现有的数据增强可能会出现前景的信息损失，而且容易对场景产生过拟合的情况。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本发明提供了一种样本生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本发明提供了一种样本生成方法，包括：

获取包含猪体的初始样本图像及多个背景图像；

在所述初始样本图像中提取猪体掩膜图像；

对所述猪体掩膜图像进行前景增强，得到多个增强猪体掩膜图像；

将每个所述增强猪体掩膜图像分别与多个所述背景图像进行融合处理，得到多个训练样本图像及标注信息。

可选地，所述将每个所述增强猪体掩膜图像分别与多个所述背景图像进行融合处理，得到多个训练样本图像及标注信息，包括：

在将每个所述增强猪体掩膜图像与任一背景图像融合时，随机生成所述增强猪体掩膜图像在所述背景图像中的添加位置；

将所述增强猪体掩膜图像按照所述添加位置覆盖在所述背景图像上；

将所述增强猪体掩膜图像与所述背景图像进行图像融合，得到训练样本图像；

根据所述添加位置生成所述标注信息。

可选地，将所述增强猪体掩膜图像按照所述添加位置覆盖在所述背景图像上，包括：

获取所述增强猪体掩膜图像的图像尺寸；

根据所述添加位置及所述增强猪体掩膜图像的图像尺寸计算添加区域；

将所述增强猪体掩膜图像添加至所述添加区域中。

可选地，将所述增强猪体掩膜图像与所述背景图像进行图像融合，得到训练样本图像，包括：

根据所述增强猪体掩膜图像每个像素点的像素值计算所述增强猪体掩膜图像的第一梯度场；

根据所述背景图像中除所述添加区域外的每个像素点的计算所述背景图像中除所述添加区域外的区域图像的第二梯度场；

根据所述第一梯度场和所述第二梯度场计算待重建图像的梯度场；

根据所述待重建图像的梯度场计算散度；

根据所述散度、预设的系数矩阵和泊松方程计算训练样本图像的每个像素点的RGB值。