[发明专利]一种深度学习样本收集方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201710342890.8 | 申请日： | 2017-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108875730B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 陈文杰 | 申请（专利权）人： | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 | 代理人： | 姜春咸;冯建基 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习样本收集方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：在视频数据的一帧图像中确定目标对象并标注出所述目标对象的感兴趣区域；根据在所述图像中确定的目标对象以及所述目标对象的感兴趣区域，利用即时定位与地图构建SLAM系统，在所述视频数据的多帧图像中标注出所述目标对象的感兴趣区域；采集标注有所述目标对象的感兴趣区域的图像，作为所述目标对象的训练样本图像。本发明将感兴趣区域作为对图像的标注，这样在存储目标对象的训练样本图像时，就已经对该训练样本图像进行了标注，且标注具有准确性。通过本实施例无需对大量的训练样本图像进行人工标注，并且避免了人工标注容易出现错误标注的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 样本 收集 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习样本收集方法，其特征在于，包括：在视频数据的一帧图像中确定目标对象并标注出所述目标对象的感兴趣区域；根据在所述图像中确定的目标对象以及所述目标对象的感兴趣区域，利用即时定位与地图构建SLAM系统，在所述视频数据的多帧图像中标注出所述目标对象的感兴趣区域；采集标注有所述目标对象的感兴趣区域的图像，作为所述目标对象的训练样本图像。
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