[发明专利]样本图像的处理方法及装置、电子设备、存储介质

说明书

本申请提供一种样本图像的处理方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取场景模型以及多种物体模型；在场景模型中堆叠多种物体模型；根据目标物品的多种位置和多种姿态，在场景模型中以相应位置和姿态堆叠目标物品的三维模型，得到包含目标物品的多种虚拟场景；按照配置的虚拟相机的拍摄范围，生成虚拟场景图像和对应的标注，得到样本图像集。上述方案可以提高样本图像获取的效率，无需人工标注，降低人工采集训练样本并标注的工作量，解决人工标注易错误的问题，从而提高基于此样本图像训练得到的算法模型的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种样本图像的处理方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术

在商品零售领域，基于深度学习的方案来进行渠道监控已经被大规模采用。在现有方案中，客户通过输入零售商品图像，经过CNN检测模型识别后，得到该图像所含商品的类别以及在图像中的位置。

目前的技术方案在应对上新场景时效率和准确率较低。上新是指当客户推出一个零售新品时，深度学习模型需要同步更新使得模型具备识别新品的能力。当前技术方案在上新时，需要完成数据采集、数据标注和重新训练三个步骤，其中数据采集和标注均为人工操作，导致效率较低。由于一般是在实验室场景对新品进行数据采集，这样得到的数据在数据多样性方面与线上数据存在差异，从而导致由自采数据训练得到的模型对于线上新品的识别准确率较低。

发明内容

本申请实施例提供了样本图像的处理方法，无需人工采集训练样本，提高效率。

本申请实施例提供了一种样本图像的处理方法，包括：

获取场景模型以及多种物体模型；

在所述场景模型中堆叠多种所述物体模型；

根据目标物品的多种位置和多种姿态，在所述场景模型中以相应位置和姿态堆叠所述目标物品的三维模型，得到包含所述目标物品的多种虚拟场景；

按照配置的虚拟相机的拍摄范围生成虚拟场景图像和对应的标注，得到样本图像集。

在一实施例中，所述在所述场景模型中堆叠多种所述物体模型，包括：

在所述场景模型中随机堆叠多种所述物体模型；

或者，

根据每类物体的真实场景位置和真实场景姿态，在所述场景模型中按照所述真实场景位置以所述真实场景姿态堆叠同类物体的物体模型。

在一实施例中，在所述根据目标物品的多种位置和多种姿态，在所述场景模型中以相应位置和姿态堆叠所述目标物品的三维模型之前，所述方法还包括：

获取点云获取设备采集的所述目标物品的三维几何形状以及双向反射分布函数测量设备采集的所述目标物品的三维纹理特征，得到所述目标物品的三维模型。

在一实施例中，在所述按照配置的虚拟相机的拍摄范围，生成虚拟场景图像和对应的标注之前，所述方法还包括：

按照配置的灯光数据，在所述虚拟场景中布置相应的灯光效果。

在一实施例中，所述按照配置的虚拟相机的拍摄范围，生成虚拟场景图像和对应的标注，包括：

按照配置的虚拟相机的位置和姿态，确定虚拟相机的拍摄范围；

通过物理渲染器获取每种虚拟场景中所述拍摄范围内包含所述三维模型的虚拟场景图像以及所述三维模型所在的位置坐标。

在一实施例中，在所述得到样本图像集之后，所述方法还包括：

将包含所述三维模型的虚拟场景图像作为输入，所述三维模型所在的位置坐标以及所述目标物品的类别作为输出，训练神经网络模型。