[发明专利]目标检测数据集生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明属于目标检测技术领域，公开了一种目标检测数据集生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：遍历预设背景图文件夹路径，获取遍历到的当前背景图；根据当前背景图对应的文件名生成空白标注文件；将当前背景图以及空白标注文件存储至初始数据集中，得到目标数据集。通过上述方式，根据背景图以及空白标注文件生成数据集，在面对目标检测识别错误的情况时，将识别错误的背景图存储至预设背景图文件夹路径即可通过本发明的数据集生成流程生成目标数据集，避免了人工标注，数据集生成效率高，快速响应模型优化工作。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种目标检测数据集生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前在面对目标检测识别错误的情况时，一般采用人工的方式对图像进行标注，例如，当图像中有正确的目标时，将正确的目标标注出来，加入到数据集中；如果图像中没有正确的目标，图像完全是一张背景图，则人为的在图像上贴上一个目标，再将目标框出来，加入到数据集。但是当有大量的背景图时，人工标注工作量大，数据集生成效率低，模型优化工作耗时长。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种目标检测数据集生成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决在面对目标检测识别错误的情况时，人工标注工作量大，数据集生成效率低，模型优化工作耗时长的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种目标检测数据集生成方法，所述方法包括以下步骤：

遍历预设背景图文件夹路径，获取遍历到的当前背景图；

根据所述当前背景图对应的文件名生成空白标注文件；

将所述当前背景图以及所述空白标注文件存储至初始数据集中，得到目标数据集。

可选地，所述将所述当前背景图以及所述空白标注文件存储至初始数据集中，得到目标数据集之后，所述方法还包括：

根据所述目标数据集对预设目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。

可选地，所述根据所述目标数据集对预设目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型之前，所述方法还包括：

确定训练代码对应的文件读取格式；

根据所述文件读取格式对所述目标数据集中的所述空白标注文件进行格式转换，得到调整后的目标数据集；

所述根据所述目标数据集对预设目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型，包括：

根据所述调整后的目标数据集对预设目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。

可选地，所述根据所述调整后的目标数据集对预设目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型，包括：

加载所述调整后的目标数据集，获取所述调整后的目标数据集中的训练图像以及训练标注文件；

根据所述训练图像生成模型输入特征；

根据所述训练标注文件生成模型预测结果；

根据所述模型输入特征以及所述模型预测结果对预设目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。

可选地，所述将所述当前背景图以及所述空白标注文件存储至初始数据集中，得到目标数据集之前，所述方法还包括：

获取各类别分别对应的多个正样本图像；

根据所述正样本图像以及所述正样本图像对应的标注文件生成初始数据集。

可选地，所述遍历预设背景图文件夹路径，获取遍历到的当前背景图之前，所述方法还包括：