[发明专利]用于获取样本的方法及装置

权利要求书

1.一种用于获取图像样本的方法，包括：

获取目标标签集合和待处理样本，其中，所述目标标签用于表征训练联合模型中子模型时的数据类型，包括车辆颜色标签和车辆尺寸标签，所述待处理样本为交通图像，包括表征交通图像中的车辆对象的车辆信息的至少一个标签；

确定所述待处理样本中是否包括所述目标标签集合中的车辆颜色标签和车辆尺寸标签；

响应于所述待处理样本未包含目标标签集合内全部的目标标签，将所述目标标签集合中的、所述待处理样本未包含的目标标签标记为待处理目标标签；

根据所述待处理目标标签为所述待处理样本构建伪标签，得到目标图像样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述待处理目标标签为所述待处理样本构建伪标签，得到目标图像样本，包括：

获取所述待处理目标标签的属性信息，所述属性信息包括以下至少一项：待处理目标标签的名称、取值范围；

为所述待处理样本添加伪标签，并根据所述属性信息设置所述伪标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述待处理目标标签为所述待处理样本构建伪标签，得到目标图像样本，包括：

为所述伪标签设置标记符，所述标记符用于标识伪标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：根据所述目标图像样本训练联合模型的步骤，所述根据所述目标图像样本训练联合模型的步骤包括：

获取样本集合，所述样本集合包括至少一个所述目标图像样本；

对于所述至少一个子模型中的子模型，识别所述样本集合中的伪标签，确定对应该子模型的有效样本；

通过所述有效样本训练子模型，并将训练完成的子模型融合为联合模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述识别所述样本集合中的伪标签，确定对应该子模型的有效样本，包括：

对于所述样本集合中的样本，根据对应该子模型的目标标签查询该样本中对应该子模型的初始标签；

响应于所述初始标签包含标记符，将该样本标记为无效样本，否则，将该样本标记为有效样本，其中，所述标记符用于标识伪标签。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述通过所述有效样本训练子模型，包括：

获取所述无效样本和有效样本的比例关系；

按照所述比例关系分别从所述无效样本和有效样本中选取目标无效样本和目标有效样本，并通过所述目标无效样本和目标有效样本训练子模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述有效样本训练子模型，包括：

根据所述比例关系设置样本权重，所述样本权重用于调整所述子模型中的损失函数。

8.一种用于获取图像样本的装置，包括：

样本获取单元，被配置成获取目标标签集合和待处理样本，其中，所述目标标签用于表征训练联合模型中子模型时的数据类型，包括车辆颜色标签和车辆尺寸标签，所述待处理样本为交通图像，包括表征交通图像中的车辆对象的车辆信息的至少一个标签；

标签确定单元，被配置成确定所述待处理样本中是否包括所述目标标签集合中的车辆颜色标签和车辆尺寸标签；

待处理目标标签标记单元，响应于所述待处理样本未包含目标标签集合内全部的目标标签，被配置成将所述目标标签集合中的、所述待处理样本未包含的目标标签标记为待处理目标标签；

目标样本获取单元，被配置成根据所述待处理目标标签为所述待处理样本构建伪标签，得到目标图像样本。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述目标样本获取单元包括：

属性信息获取子单元，被配置成获取所述待处理目标标签的属性信息，所述属性信息包括以下至少一项：待处理目标标签的名称、取值范围；

伪标签设置子单元，被配置成为所述待处理样本添加伪标签，并根据所述属性信息设置所述伪标签。